KR100190183B1 - 벡터 양자화장치 및 벡터 양자화방법 - Google Patents

벡터 양자화장치 및 벡터 양자화방법 Download PDF

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KR100190183B1
KR100190183B1 KR1019950013526A KR19950013526A KR100190183B1 KR 100190183 B1 KR100190183 B1 KR 100190183B1 KR 1019950013526 A KR1019950013526 A KR 1019950013526A KR 19950013526 A KR19950013526 A KR 19950013526A KR 100190183 B1 KR100190183 B1 KR 100190183B1
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마사미 아카미네
마사히로 오시키리
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니시무로 타이죠
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Abstract

본 발명은 대부분 음성부호화방식의 부호장탐색등으로 이용되는 벡터 양자화에 있어서 계산량을 삭감하고 보다 적은 계산량으로 최적인 벡터를 탐색가능 한 벡터 양자화장치를 제공한다.
목표벡터(R)에 근사한 근사벡터(X1)를 얻는 제1탐색부(130)와 목표벡터(R)와 근사벡터(X1)로부터 잔차벡터(Rv)를 구하는 잔차벡터산출부(140), 부호벡터(x2∼xN)을 웨이트부가한 벡터군(X2-XN)을 얻는 웨이트부가부(120) 및, 근사벡터(X1)와 웨이트부가된 벡터군(X2∼XN)에서 뻗친 공간에 대한 잔차벡터(Rv)의 사영벡터의 크기를 평가하고, 이 평가치를 보다 크게 하는 부호벡터를 탐색하는 제2탐색부(170)를 갖춘다.

Description

벡터 양자화장치 및 벡터 양자화방법
제1도는 실시예 1에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제2도는 실시예 2에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제3도는 실시에 3에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제4도는 실시예 4에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제5도는 실시예 5에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제6도는 실시예 6에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제7도는 실시예 7에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제8도는 사영(射影)벡터를 나타낸 도면.
제9도는 실시에 8에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제10도는 실시예 9에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제11도는 실시에 10에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제12도는 실시예 11에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제13도는 실시예 12에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제14도는 실시예 13에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제15도는 실시예 15에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제16도는 실시예 1에 역첩입연산을 이용한 도면.
제17도는 실시예 3에 역첩입연산을 이용한 도면.
제18도는 제2잔차벡터를 얻는 구성을 나타낸 도면.
제19도는 제2잔차벡터를 얻는 다른 구성을 나타낸 도면.
제20도는 제15실시예에 따른 벡터 양자화장치를 변형한 구성을 나타낸 블록도.
제21도는 제16실시예에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 블록도.
제22도는 제21도중의 탐색블록의 구성예를 나타낸 도면.
제23도는 CELP부호화방식의 개략도.
제24도는 제1실시예에서의 최적부호벡터의 탐색수순을 나타낸 플로우차트.
제25도는 제2실시예에서의 최적부호벡터의 탐색수순을 나타낸 플로우차트.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
111 : 부호장1 112 : 부호장N
120 : 웨이트부가부 130 : 제1탐색부
140 : 잔차벡터산출부 170 : 제2탐색부
171 : 탐색결과 172 : 평가부
173 : 사영벡터계산부 174 : 내적치계산부
175 : 웨이트계수산출부 176 : 웨이트부가부
180 : 목표벡터입력단자 211 : 적응부호장
212 : 잡음부호장 221, 222 : 게인회로
230 : 웨이트부가합성필터 240 : 청감웨이트부가부
250 : 선형예측분석부 260 : 음성입력단자
270 : 역첩입연산부 370a : 예비선택부
370b : 본(本)선택부 371 : 예비선택후보
372a : 평가부 372b : 평가부
1001∼1003 : 입력단자 1010 : 부호장
1020 : 조합부 1030 : 웨이트부가부
1040 : 잔차벡터산출부 1050 : 기저벡터생성부
1070 : 탐색부 1071 : 사영벡터계산부
1072 : 평가부 1073 : 내적치계산부
1074 : 웨이트부가부 1075 : 웨이트계수산출부
1370a : 탐색부(예비선택부) 1370b : 탐색부(본선택부)
1380 : 예비선택정보 1401∼1403 : 입력단자
1410 : 청감웨이트부가부 1421∼1423 : 탐색블록
1430 : 성형예측분석부 1501∼1502 : 입력단자
1571 : 사영벡터산출부 1630 : 역첩입연산부
1910 : 근사벡터산출부 2111∼2113 : 부호장
2130 : 웨이트부가합성필터 2121∼2123 : 선택부
2201 : 부호벡터의 입력단자
2202 : 웨이트부가된 부호벡터의 입력단자
[산업상의 이용분야]
본 발명은, 음성이나 화상등의 정보신호의 부호화에 이용되는 벡터 양자화장치에 관한 것으로, 특히 CELP방식에 있어서의 부호장(符號帳)탄식기술에 관한 것이다.
[종래의 기술 및 그 문제점]
전화대역의 음성을 4(kbps) 정도의 전송율로 부호화하는기술에 있어서, CELP (Code Excited Linear Prediction)방식은 유효한 방식의 하나이다. 이 CELP방식에서의 처리는 프레임단위로 분할된 입력음성으로부터 성도를 모델화 한 음성합성필터를 구하는 처리와, 이 필터의 입력신호에 해당하는 구동벡터를 구하는 처리로 크게 나누어진다. 이들중 후자는 부호장에 격납된 부호의 구동벡터를 1개씩 음성합성필터에 통과시켜 얻어진 합성음성파 입력음성을 비교하고, 이 오차를 기초로 부호장으로부터 구동벡터를 탐색하는 보호장탐색으로 불리우는 벡터 양자화의 처리가 필요로 되는데, 이 처리는 일반적으로 많은 계산량을 필요로 한다. 본 발명은 복수의 부호장을 구비한 CELP방식에서의 부호장탐색기술에 관한 것이다.
CELP방식에 관해서는 예를들어 M. R. Schroeder and B. S. Atal, Code Excited Linear Prediction(CELP):High Auality Speech at Very Low Bit Rate, Proc. ICASSP. pp.937-940, 1985 및 W.S. Kleijin, D. J. Krasinski stal. Improved speech Quality and Efficient Vector Quantization in SELP, Proc ICASSP, pp. 155-158, 1988에 상세하게 기술하고 있지만 그 개략을 제23도를 이용하여 설명한다.
제23도에 있어서, 음성입력단자(960)로의 입력음성은 선형예측분석부(950)에서 분석되어 웨이트부가 합성필터(930)의 계수가 구해진다. 또한, 입력음성이 청감웨이트부가부(940)에도 입력되어 웨이트부가 입력음성이 얻어진다. 웨이트부가 입력음성으로부터 웨이트부가 합성필터의 영(零)상태 응답을 이끌어내는 것에 의해 목표벡터(980)가 얻어진다. 다음에, 적응부호장(911)으로부터 구동벡터를 1개씩 웨이트부가 합성필터(930)에서 합성하여 합성음성벡터를 구하고, 평가부(970)에서 목표벡터(980)와의 차(왜곡벡터)가 보다 작아지게 되도록 구동벡터를 탐색하여 최적의 것을 제1구동벡터로 한다. 다음에, 제1구동벡터의 영향을 고려하여, 잡음부호장(912)으로부터 제2구동벡터를 마찬가지로 선택한다. 최후로 제1과 제2부호벡터에 각각 게인회로(921, 922)에서 최적인 게인을 건 주, 합하는 것으로 구동신호를 생성한다. 이 구동신호로 적응부호장(911)의 갱신을 수행하고, 다음의 프레임에 대비한다.
이상의 흐름 중에서, 적응부호장(911) 및 잡음부호장(912)으로부터 웨곡벡터의 크기를 보다 작게 하여 구동벡터를 찾아내는 처리를 부호장탐색으로 칭한다. 이 부호장탐색에 있어서는, 통상 적응부호장(911)을 먼지 탐색하여 제1 최적인 구동벡터(x1)을 선택하고, 그 후에 x1의 영향을 고려하여 잡음부호장(912)을 탐색하여 제2구동벡터(x2)를 결정하며, 최후에 양벡터(x1, x2)에 각각 게인을 주어 합한다.
일본국 특허 공개공보 제93-506514호에 개시된 직교화탐색은 x1을 구한 조건하에서 최적인 x2를 구하는 방법으로서 널리 사용되고 있다. 구체적으로는, 인가된 x1을 합성필터(910)를 통해 믿어지는 합성음성벡터(X1)에 대하여, 탐색중의 벡터(x2)를 합성필터(910)를 통해 얻어지는 합성음성벡터(X2)를 직교화한 벡터(X2v)를 식(1)으로 구하고 이 X2v와 목표벡더(R)로 이루어진 식(2)의 평가치(E)를 최대로 하는 벡터(x2)를 구한다.
그러나, 이 방법은 잡음부호장(912)의 구동벡터 전부를 X1에 직교화하면서 탐색을 행할 필요가 있기 때문에, 부호상탐색에 걸리는 계산량이 많다는 문제가 있었다.
상기한 바와 같이, 종래의 직교화탐색은 적응부호장으로부터 구한 최적인 합성음성벡터에 대하여, 잡음부호장으로부터 얻어진 합성음성벡터를 1개씩 직교화하면서 잡음부호장의 탐색을 행하기 때문에, 부호장탐색에 필요한 계산랑이 많다는 문제가 있었다.
[발명의 목적]
본 발명은 상기한 점을 감안하여 발명된 것으로, 부호벡터의 직교화를 수행하지 않고서, 종래에 비해 현저하게 적은 계산량으로 최적인 부호벡터를 탐색할 수 있는 벡터 양자화장치를 제공함에 그 목적이 있다.
[발명의 구성]
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 벡터양자화장치는, 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받기 위한 수단과, 목표벡터를 인가받기 위한 수단, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하기 위한 수단, 부호벡티의 조를 출력하기 위한 부호벡터수단, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하기 위한 선택수단, 상기 선택수단에 의해 선택된 부호벡더와 제1기저벡터의 조를 기초로 제2기저벡터의 조를 발생시키기 위한 수단, 제2기저벡터의 조에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 크기의 증가를 허용하는 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하기 위한 탐색수단 및 이 탐색수단에 의해 탐색된 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하기 위한 수단을 구비하여 구성된 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 따른 벡터 양자화장치는, 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받기 위한 수단과, 목표벡터를 인가받기 위한 수단, 제1기저벡터와 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하기 위한 수단, 부호벡터의 조를 출력하기 위한 부호벡터수단, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하기 위한 선택수단, 상기 선택수단에 의해 선택된 부호벡터와 잔차 벡터의 내적에 대응하는 평가치의 최대화를 허용하는 적어도 하나의 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하기 위한 탐색수단 및, 이 탐색수단에 의해 탐색된 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하기 위한 수단을 구비하여 구성된 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 따른 벡터 양자화장치는, 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받기 위한 수단과, 목표벡터를 인가받기 위한 수단, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하기 위한 수단, 부호벡터와 조를 출력하기 위한 부호벡터수단, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하기 위한 선택수단, 상기 선택수단에 의해 선택된 부호벡터와 잔차 벡터의 내적을 기초로 하는 평가치의 증가를 허용하는 다수의 부호벡터를 전선택 후보로서 부호벡터의 조로부터 선택하기 위한 제1선택수단, 상기 제1선택수단에 의해 전선택 후보로서 선택된 부호벡터와 제1기저벡터의 조를 기초로 제2기저벡터의 조를 발생시키기 위한 수단, 제2기저벡터에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 증가를 허용하는 최적 부호벡 터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하기 위한 제2탐색수단 및, 최적 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하기 위한 수단을 구비하여 구성된 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 따른 벡터 양자화장치는, 전단 출력에 대응하는 제1기지벡터의 조를 인가받기 위한 수단과, 목표벡터를 인가받기 위한 수단, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하기 위한 수단, 부호벡터의 조를 출력하기 위한 부호벡터수단, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하기 위한 선택수단, 상기 선택수단에 의해 선택된 부호벡터와 잔차 벡터의 내적을 기초로 하는 평가치의 증가를 허총하는 부호벡터에 대해 부호벡티의 조로부터 선택하기 위한 전선택수단, 상기 전선택수단에 의해 선택된 부호벡터와 제1기지벡터의 조를 기초로 제2기저벡터의 조를 발생시키기 위한 수단과, 제2기저벡터의 조에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 크기의 증가를 허용하는 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하기 위한 수단을 포함하는 주선택(main-selecting)수단 및, 최적 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하기 위한 수단을 구비하여 구성한 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 따른 벡터 양자화장치는, 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받기 위한 수단과, 목표벡터를 인가받기 위한 수단, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하기 위한 수단, 부호벡터의 조를 출력하기 위한 부호벡터수단, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하기 위한 선택수단, 상기 선택수단에 의해 선택된 부호벡터와 잔차벡터의 내적을 기초로 한 평가치의 최대화를 허용하는 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하고, 부호벡터와 잔차벡터의 역첩입연산한 벡터에 의해 얻어진 내적을 이용함으로써 내적에 대응하는 값을 계산하기 위한 수단을 포함하는 탐색수단 및, 이 탐색수단에 의해 탐색된 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하기 위한 수단을 구비하여 구성된 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 벡터 양자화방법은, 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받는 단계와, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하는 단계, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하는 단계, 부호벡터의 조를 발생시키는 단계, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하는 단계, 상기 선택단계에서 선택된 적어도 하나의 부호벡터와 제1기저벡터와 조를 기초로 제2기저벡터의 조를 발생시키는 단계, 제2기저벡터의 조에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 크기의 증가를 허용하는 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하는 단계 및, 이 탐색에 의해 탐색된 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 따른 벡터 양자화방법은, 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받는 단계와, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하는 단계, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하는 단계, 부호벡터의 조를 발생시키기 위한 단계, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하는 단계, 상기 선택에 의해 선택된 부호벡터와 잔차벡터와 내적에 대응하는 평가치의 최대화를 허용하는 부호벡터의 조합에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하는 단계 및, 탐색된 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하는 단계를 구비하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 따른 벡터 양자화방법은, 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받는 단계와, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하는 단계, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하는 단계, 부호벡터의 조를 발생시키기 위한 단계, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하는 단계, 상기 선택에 의해 선택된 부호벡터와 잔차벡터의 내적을 기초로 하는 평가치의 증가를 허용하는 다수의 부호벡터에 대해 전선택 부호로서 부호벡터의 조로부터 선택하는 단계, 상기 선택에 의해 전선택 후보로서 선택된 부호벡터와 제1기저벡터의 조를 기초로 제2기저벡터의 조를 발생시키는 단계, 제2기저벡터에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 크기를 증가를 허영하도록 최적 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하는 단계 및, 최적 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 따른 벡터 양자화방법은, 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받는 단계와, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하는 단계, 부호벡터의 조를 발생시키는 단계, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하는 단계, 상기 선택에 의해 선택된 부호벡터와 잔차벡터의 내적을 기초로 하는 평가치의 증가를 허용하는 적어도 하나의 부호벡터를 부호벡터의 조로부터 선택하는 단계 및, 상기 선택에 의해 선택된 부호벡터와 제1기저벡터의 조를 기초로 제2기저벡터의 조를 발생시키고, 제2기저벡터의 조에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 크기의 증가를 허용하도록 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하며, 최적 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명에 따른 벡터 양자화방법은, 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받는 단계와, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하는 단계, 부호벡터의 조를 발생시키기 위한 단계, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하는 단계, 상기 선택에 의해 선택된 부호벡터와 잔차벡터의 내적을 기초로 한 평가치의 최대화를 허용하는 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하고, 부호벡터와 잔차벡터의 역첩입연산한 벡터에 의해 얻어진 내적을 이용함으로써 내적에 대응하는 값을 계산하는 단계 및, 탐색에 의해 탐색된 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
[작용]
상기와 같이 구성된 제1발명에서는, 부호벡터의 조를 탐색함에 있어 , 먼저 부호벡터의 조와 제1기저벡터를 합한 벡터가 뻗은 공간을 얻고, 이 공간에 잔차벡터를 사영한 사영벡터의 크기를 평가치로서 구하며, 이 평가치를 보다 크게 하는 부호벡터의 조를 최적부호벡터의 조로서 탐색한다. 이와 같은 탐색에 의하떤, 탐색중에 부호벡터의 조를 직교화 할 필요가 없기 때문에 종래의 직교화 탐색에 비하여 적은 계산량으로 탐색하는 것이 가능하다.
제2발명에서는, 부호벡터와 잔차벡터의 내적치의 크기를 평가치로서 구하고, 이 평가치를 보다 크게 하는 부호벡터의 조를 최적부호벡터의 조로서 탐색하며, 또한 제3발명에서는 부호벡터와 잔차벡터의 내적치의 크기를 부호벡티의 크기를 기초로 웨이트계수로 웨이트부가한 값을 평가치로서 구하고, 이 평가치를 보다- 크게 하는 부호벡터의 조를 최적부호벡터의 조로서 탐색하기 때문에, 더욱 적은 계산량으로 탐색을 수행할 수 있게 된다.
제4, 제5발명에서는, 제1∼제3발명을 조합하는 것에 의해, 보다 정밀도가 높은 탐색결과를 최적부호벡터로서 적은 계산량으로 구하는 것이 가능하다.
제6발명에서는, 목표벡터에 가까운 근사벡터를 얻은 후, 부호벡터를 탐색하는 경우, 목표벡터와 근사벡터와의 잔차벡터를 근사벡터와 부호벡터로 공간에 사영한 사영벡터를 구하고, 이 사영벡터의 크기를 평가치로서 이 평가치를 보다 크게 하는 부호벡터를 최적부호벡터로서 탐색한다. 이 경우, 탐색중에 부호벡터를 직교화 할 필요가 없기 때문에, 역시 직교화 탐색법에 비하여 적은 계산량으로 탐색이 가능하다.
제7발명에서는, 잔차벡터의 내적치의 크기를 보다 크게 하는 상기 벡터를 탐색하고, 또한 제8발명에서는 잔차벡터의 내적치를 부호벡터에 근거하여 웨이트계수로 웨이트부가한 값을 보다 크게 하는 부호벡터를 최적부호벡터로서 탐색한다. 이들 제7, 제8발명에서는 제6발명에서의 평가치를 표시한 분수식에서의 분자의 값 또는 분자를 부호벡터로 웨이트부가한 값을 보다 크게 하토록 부호벡터를 탐색하기 위한 것으로, 더욱 적은 계산량으로 탐식을 수행할 수 있게 된다.
제9발명에서는, 제6∼제8발명을 조합하는 것으로, 보다 정밀도가 높은 탐색결과를 최적부호벡터로서 적은 계산량으로 구하는 것이 가능하다.
[실시예]
이하, 예시도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세히 설명한다.
[실시예 1]
제1도는 본 실시예에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 것으로, 이 벡터 양자화장치는 부호장(1010)과, 조합부(1020), 웨이트부가부(1030), 잔차벡터산출부(1040), 기저벡터생성부(1050) 및, 탐색부(1070)로 이루어지고, 탐색부(1070)는 사영벡터계산부(1071)와 평가부(1072)로 이루어져 있다.
잔차벡터계산부(1040)에서는 탐색의 목표벡터로 되는 잔차벡터(R(k))가 구해진다. 본 실시예에는 일례로서 전단의 잔차벡터와 전단으로부터 출력된 기저벡터의 집합으로부터 잔차벡터(R(k))를 구하는 구성이 나타나 있다. 보다 구체적으로는 잔차벡터산출부(1040)는 단자(1001)에 입력된 전단의 잔차벡더(R(k-1))와, 단자(1002)에 입력된 제1기저벡터의 집합(B(k-1))을 이용하여, R(k-1)로부더 이것을 B(k-1)가 뻗은 공간에 사영된 사영벡터를 뺌으로써 목표 벡터인 잔차벡터(R(k))를 구한다.
조합부(1020)에서 부호장(1010)으로부터 선택된 M개의 부호벡터는, 웨이트 부가부(1030)에서 웨이트부가된 부호벡터 (X(k1), X(k2), …, X(kM)로 되어 기저벡터생성부(1050)에 입력된다. 기저벡터생성부(1050)에서는 부호벡터 (X(k1), X(k2), …, X(kM)와 단자(1002)에 입력된 제1기저벡터의 집합을 구성하는 기저벡터를 합한 벡터가 뻗은 공간을 구하고, 이 기저벡터를 산출하는 제2기저벡터의 집합(B(k))으로서 출력한다.
이렇게 구해진 잔차벡터(R(k))와 제2기저벡터의 집합(B(k))은 탐색부(1070)에 있어서의 사영벡터계산부(1071)에 입력되고, 여기서 B(k)가 뻗은 공간에 (R(k))를 사영하여 얻는 제2사영벡터(P(k))의 크기가 계산되며, 이 값이 평가부(1072)에 입력된다.
평가부(1072)에서는, 조합부(1020)를 제어하는 것으로 사영벡터계산부(1071)로력터의 입럭치 , 즉 제2사영벡터(P(k))의 크기 보다 크게 되는 M개의 부호벡터의 조합을 최적부호벡터로서 탐색함과 더불어, 이 최적부호벡터를 특정하는 정보(인덱스)를 탐색결과로서 출력한다.
또한, 본 실시예에 나타난 부호벡터를 1개의 부호장(1010)으로부터 M개 탐색하는 구성은 부호장의 구성방법의 일예에 지나지 않고, 이하 기술하는 제7실시예와 같은 N개의 부호장으로부터 1개의 부호벡터씩 선택하는 예도 있다. 일반적으로는 부호벡터의 집합으로부터 부호벡터를 선택하는 것으로 고려하면 좋은 바, 예컨대 적은 수의 기본벡터를 부호장에 구비하고, 이들의 기본벡터에 간단한 연산(예컨대, 선형결합등)을 실시하는 것으로, 사실상 다수의 부호벡터를 포함하는 부호장을 구성하는 예등도, 이러한 고려 방법에 포함된다. 또한, 실제로는 계산량등의 제약으로부터 M=1로 하는 경우가 많다. 이것은 이하 실시예에 대해서도 마찬가지이다.
웨이트부가부(1030)의 예로서는 음성부호화등으로 이용되는 웨이트부가 합성필터를 들 수 있다. 또한, 웨이트부가부(1030)의 웨이트계수를 1로 하는 것으로, 실질적으로 웨이트부가 없는 구성으로 하는 것도 가능하다. 즉, 웨이트부가부(1030)는 생략해도 좋다. 이는 이하의 실시예에 대해서도 마찬가지 이다.
기저벡터생성부(1050)에서는 제1기저벡터의 집합(B(k-1))과 부호벡터 X(k1), X(k2), …, X(kM))로부터 제2기저벡터의 집합(B(k))을 생성한다.
이 B(k)의 생성법은 여러가지가 고려되지만, 가장 간단한 예의 하나는 바로 합을 취하는 방범이다. 즉, B(k-1)가 m개의 기저벡터(b(k-1), b2(k-1), …, bm(k-1)로 구성되어 있는 경우, B(k)={(b1(k-1), b2(k-1), …, bm(k-1), X(k1), X(k2), …, X(kM))로 한다. 또한, 다른 방법으로서 잔차벡터의 사영벡터를 재귀적으로 이용하여 B(k)를 구성하는 방법도 있다.
탐색부(1070)에서는 입력치인 제2사영벡터(P(k))의 크기를 보다 크게 하는 부호벡터의 조를 탐색한다. 통상은 최적인 조합을 1개 선택하지만, CELP부호화로 최근 잘 이용되고 있는 디레드 디시젼등을 이용하기 때문에 최적인 것을 복수개 선택하는 경우도 있다. 이것은 이하의 실시예에 대해서도 마찬가지이다.
다음에, 제24도에 나타난 플로우차트를 이용하여 본 실시에에 있어서의 부호벡터탐색 처리의 흐름을 설명한다. 간단히 하기 위해 탐색하는 부호벡터는 1개로 하고(부호벡터의 조는 1개의 부호벡터로부터 구성한다), 종료조건은 부호장(1010)을 모두 탐색한 경우로 하며 , 사영벡터의 크기는 벡터의 길이의 2승을 이용한 경우로 제한하고 있다.
[스텝S11] i=1, imax=1, │Pmax(k)│2= 0로 설정하여 초기화를 수행한다. imax는 최적부호벡터를 특정하는 정보로서의 인덱스, │Pmax(k)│2는 사영벡터의 크기의 최대치를 나타낸다.
[스텝S12] 잔차벡터(R(k))를 산출한다.
[스텝S13] 웨이트부가된 부호벡터(Xi(k))를 산출한다.
[스텝S14] 기저벡터(Bi(k))를 생성한다.
[스텝S15] 사영벡터의 크기(│Pi(k)│2)를 산출한다.
[스텝S16] 스텝(S15)에서 산출된 │Pi(k)│2과 전에 산출된 사영벡터의 크기의 최대치(│Pmax(k)│2)와의 대소관계를 측정한다.
[스텝S17] 스텝(S16)의 판정결과가 │Pmax(k)│2│Pi(k)│2로 되면, │Pi(k)│2을 새롭게 하는 동시에 이때의 i를 인덱스 imax로 한다.
[스텝S18] 스텝(S17)의 처리 후, 또는 스텝(S16)의 판정결파가 │Pmax(k)│2│Pi(k)│2의 경우에는, i를 1증가시킨다.
[스텝S19] i가 설정치(N)에 도달하는 것인가를 조사한다. i=N으로 되기 까지 스텝(S13)으로부터 스텝(S18)까지의 처리를 반복하여 수행하고, i=N에서 일련의 처리를 종료한다.
이와 같이 본 실시예에서는 잔차벡터를 이용하여 최적부호벡터를 탐색하기 때문에, 종래의 직교화탐색법과 같이 탐색루프의 중에 부호벡터의 직교차를 행할 필요가 없어, 적은 계산량으로 탐색을 수행하는 것이 가능하다.
[실시예 2]
제2도에 본 실시예에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예에는 탐색부(1070)의 구성이 제1도에 나타난 제1실시예와 다르게 되어 있다. 즉, 실시예1에는 탐색부(1070)에 있어서 제2사영벡터(P(k))의 크기를 구한 것에 대하여 , 본 실시예에 있어서의 탐색부(1070)에는 잔차벡터(R(k))과 웨이트 부가부(1030)에 웨이트부가된 부호벡터(X(k))의 내적치의 크기가 내적치계산부(1073)에서 구해지고, 이 값이 평가부(1072)에 전송된다.
평가부(1072)에서는 이 내적치를 기초로 평가방법에 따라 최적부호벡터를 탐색한다. 내적치에 근거하는 평가방법의 예로서는 (1) 부호벡터의 조가 1개의 벡터로 구성되어 있는 경우는 내적치의 크기를 보다 크게 하고, (2) 부호벡터의 조가 복수의 조로 구성되어 있는 경우는 내적치의 합의 크기를 보다 크게 하는 등을 들 수 있다.
제25도는 본 실시예에 있어서 부호벡터탐색처리의 흐름을 나타낸 플로우챠트이다. 이는 제24도와 마찬가지의 제한을 한 예로서, 내적치의 크기를 기초로 평가치로서 내적치의 2승을 이용하고 있다.
[스텝S21] i=1, imax=1, Emax=0로 설정하고, 초기화를 수행한다. imax는 최적부호벡터를 특정하는 정보로서의 인덱스, Emax는 내적치의 크기의 최적치를 표시 한다.
[스팁S22] 잔차벡터(R(k))를 산출한다.
[스텝S23] 잔차벡터를 역첩입 연산한 벡터(R'(k))를 산출한다.
[스텝S24] 내적치의 크기 E=(xi(k), R'(k))2을 산출한다.
[스텝S25] 스텝S24에 산출된 내적치의 크기(E)와 이전에 산출한 내적치의 크기의 최대치(Emax)와의 대소관계를 판정한다.
[스텝S26] 스텝525의 판정결과가 Emax E이면, E를 새로운 Emax로서 갱신함과 더불어 그때의 i를 인덱스(imax)로 한다.
[스텝S27] 스텝S26의 처리 후, 또는 스텝S25의 판정결과가 Emax E인 경우에는 i를 증가시킨다.
[스텝S28] i가 설정치(W)에 도달하는가의 여부를 조사한다. i=N로 되기까지 스텝S24로부터 스텝S27까지의 처리를 반복하여 수행하고, i=N에서 일련의 처리를 종료한다.
또한, 이하에 실명하는 실시예에시는 부호벡터탐색의 처리수단을 제24도와 제25도를 적당하게 조합시키거나, 수정한 플로우차트에 의해 나타내기 때문에, 플로우차트를 생략하는 것으로 한다.
본 실시예에 있어서 탐색부(1070)에서의 내적치의 게산부는 실시예1에 있어서의 사영벡터의 계산의 근사계산이지만, 계산량이 더욱 큰폭으로 감소한다는 이점이 있다. 예전에, 마찬가지의 것을 종래의 직교화 탐색을 이용하여 수행하면, 내적치를 구하기전에 부호벡터를 직교화할 필요가 발생하여 그 만큼 계산량이 증가한다. 이에 대해, 본 실시예에서는 직교화의 필요가 없기 때문에 종래 방법 보다도 현저하게 적은 계산량으로 부호벡터의 탐색을 수행하는 것이 가능하다.
또한, 복수단의 벡터 양자화장치를 이용하여 다단의 양자화를 수행하는 경우, k번째의 탐색에서는 k-1번째까지의 탐색에서 구한 부호벡터 모두에 직교화하면서 내적치를 계산할 필요가 있는 것에 대해, 본 실시예에는 잔차벡터를 구하면, 내적치의 계산은 탐색의 단수에 의하지 않고 일정하기 때문에, 단수가 많은 만큼 종래의 방법보다 계산량의 삭감효과가 커지게 된다. 본 실시예에서 얻는 탐색결과는 종래 방법과 동일하다(이 이유는, 후술하는 실시예7에서 설명한다).
[실시예 3]
제3도에 본 실시예에 의한 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예에 있어서의 탐색부(1070)는 내적치계산부(1073)와 평가부(1072)의 사이에 웨이트부가부(1074)츨 삽입하고, 웨이트계수산출부(1075)에 의해 부호벡터를 기초로 구한 웨이트계수로 내적치계산부(1073)에 의해 구한 내적치의 크기를 웨이트부가하고, 이 웨이트부가한 내적치를 기초로 평가방법에 의해 최적부호벡터를 탐색하는 구성으로 되어 있다. 평가부(1072)의 평가방법은 실시예2에서 설명한 방법과 마찬가지이어도 된다.
본 실시예에 의하면, 내적치의 크기를 웨이트부가하는 것에 의해 약간 계산량이 증가하지만, 탐색의 정밀도가 향상된다. 이 때문에, 종래 방법과 같이 직교화를 수행하지 않음과 더불어 적은 계산량으로 정밀도가 좋은 탐색을 수행하는 것이 가능하다.
[실시예 4]
제4도에 본 실시예에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예에 있어서 탐색부는 예비선택부(1370a)와 본선택부(1370b)로 이루어진 2단계의 구성으로 되어 있다. 예비선텍부(1370a)는 가능한 한 적은 계산량으로 부호벡터의 탐색이 가능한 탐색방법을 이용하여 수개의 보호벡터를 예비선택후보로서 선택한다. 본 예에서는 예비선택부(1370a)는 제3도에서 나타낸 제3실시예에 있어서의 탐색부(1070)와 마찬가지로 평가부(1072)와, 내적치계산부(1073), 웨이트부가부(1074) 및, 웨이트계수산출부(1075)에 의해 구성되지만, 제2도에서 나타낸 실시예2에 있어서의 탐색부(1070)와 마찬가지로 구성해도 된다.
예비선택부(1370a)에서 선택된 예비선택후보의 정보(1380)는 본 선택부(1370b)에 이동된다. 본선택부(1470b)는 예비선택후보에 대하여 정밀도가 높은 탐색방법, 에컨대 실시예1에 나타낸 탑색부(1370)와 동일한 형태의 구성에 의해 예비선택후보 중에서 1개 또는 복수개의 부호벡터를 최적부호벡터로서 선택하고, 탐색결과로서 최적부호벡터를 특정하는 정보로서의 인덱스를 출력한다.
본 실시예는 실시예1과 실시예3의 장점을 겸비한 구성으로, 적은 계산량에 의해 양호한 부호벡터의 후보를 선택할 수 있다는 이점이 있다. 즉, 예비선택부(1370a)에서는 직교화를 수행하지 않는 내적계산이 가능하기 때문에 계산랑을 크게 삭감할 수 있고, 또한 본선택부(1370b)에는 완전한 평가식을 계산하는 것으로 부호벡터의 탐색정밀도를 향상시킬 수 있게 된다.
또한, 탐색부를 3단계 이상의 구성으로 하는 것도 가능한데, 예컨대 예비 선택부를 2단 설치하고, 제1단째의 예비선택부에서 선택된 후보에 대해 제2단째의 예비선택부로 다시 후보를 밀어놓고 제2단째의 예비선택부에서 선택된 부호에 대해 본 선택을 수행하는 구성으로 하여도 된다.
[실시예 5]
제5도는 본 실시예에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸 것으로, 본 실시예는 제4도에 나타낸 실시예 4의 본선택부(1370b)의 구성을 변경한 것이다. 즉, 본 실시예에 있어서 본선택부(1370b)에서는 직교화 벡터산출부(1076)에 있어서 웨이트부가부(1030)에 웨이트부가된 부호벡터를 제1기저벡터가 뻗은 공간에서 직교화한 벡터를 구한다. 그리고, 평가부(1072b)에 있어시 웨이트부가된 부호벡터를 이 직교화된 벡터의 크기로 나누는 것에 의해 예비선택부(1370a)로부티의 예비선택후보를 평가하여 최적부호벡터를 선택하고 있다.
[실시예 6]
제6도는 본 딸명에 따른 벡터 양자화장치를 응용한 벡터부호화/복호화장치의 1실시예의 구성을 나타낸다. 부호화장치(3000)에서는 입력된 목표벡터(R)에 대하여 다단(M단)의 벡터양자화를 수행하는 것으로, M단의 양자화장치(3001∼3003)내에 적어도 1단은 상기 기술한 제1∼제5실시예의 어느 한 쪽의 벡터 양자화장치를 이용하여 양자화를 수행한다. 양자화장치(3000-3003)에서 각각 탐색된 최적부호벡터를 특정하기 위한 인덱스와 게인산출부(3004)에서 얻은 게인정보는 부호화장치(4000)로 전송된다.
부호화장치(4000)에서는 부호화장치(3000)로부터 전송되어 온 인덱스로부터 M단의 부호화장치(4001∼4003)에서 부호벡터를 복호화하고, 이들과 게인정보로부터 합성부(4004)에서 목표벡터의 양자화값를 얻는다.
이와 같이 제1∼제5실시예를 다단의 벡터 양자화장치에 적용하면, 계산량 삭감의 효과 외에, 처리가 재귀적으로 되어 있는 것으로부터 처리를 소프트웨어 , 하드웨어의 어느 한쪽으로 실현하는 경우에도 그 실현이 비교적 용이한 효과가 얻어진다.
[실시예 7]
제7도는 본 실시에에 의한 벡터양자화장치의 구성을 나타낸다. 이 벡터 양자화장치는 부호장(111∼112)과, 웨이트부가부(120), 제1탐색부(130), 잔차벡터산출부(140) 및, 제2탐색부(170)로 이루어지고, 제2탐색부(171)는 평가부(172)와 사영벡터계산부(173)로 이루어진다.
제1탐색부(130)는 입력단자(180)에 입력된 목표벡터를 근사하는 벡터(X1; 이하, 근사벡터라고 한다)를 출력한다. 잔차벡터산출부(140)에서는 근사벡터(X1)와 목표벡터(R)의 잔차벡터(Rv)가 산출된다. 이 잔차벡터(Rv)는 사영벡터계산부(173)에 입력된다. 한편, 부호장(111∼112)으로부터 각각 1개씩 선택된 부호벡터(x2∼xN)는 웨이트부가부(120)에 웨이트부가되고, 웨이트부가된 벡터군(X2∼XN)으로서 사영벡터계산부(173)에 입력된다.
사영벡터계산부(173)에서는 근사벡터(X1)와 벡터군(X2-XN)에 뻗은 공간에 대해 잔차벡더(Rv)의 사영벡터의 크기가 계산된다. 평가부(172)는 이 사영벡터(Rv)를 보다 크게 하는 부호벡터를 부호장(111∼112)으로부터 탐색하고, 이 부호벡터를 특정하는 정보를 탐색결과(171)로서 출력한다. 더욱이, 탐색결과로서는 부호벡터 그 자체를 나타내는 부호이어도 되고, 이것을 간접적으로 특정하는, 예컨대 피치주기등의 정보이어도 된다.
다음에 본 실시예의 구성에 의해 최적인 부호벡터가 구해진 이유에 대해서, 제8도를 이용하여 기하학적으로 설명한다. 목표벡터(R)를 근사벡터(X1)와 벡터군(X2∼XN)의 선형결합에서 가장 양호하게 근사하는 것은 X1∼XN에서 뻗은 공간에 대하여 목표벡터(R)의 사영벡터를 Rp로 한 경우, 왜곡벡터의 크기(│R-Rp│)를 최소로 하는 것이다. 목표벡터(R)을 근사벡터로 근사한 경우에 잔차벡터를 Rv, 이 사영삑티를 Rvp로 두면,
│R-Rp│=│Rv-Rvp│
인 것으로부터 │R-Rp│를 최소로 하는 것은 │Rv-Rvp│를 최소로 하는 것과도 동일하다.
그런데, RvP가 사영벡터인 것이기 때문에 Rv, Rvp로 만들어진 삼각형은 직각삼각헝이며 , 따라서 3평방의 정리에서 ,
│Rv│2= │Rvp│2+ │Rv-Rvp│2
이다. 탐색의 경우 근사벡터(X1)와 목표벡터(R)는 고정의 벡터인 것으로부터 직각삼각형의 사변에 만나는 잔차벡터(Rv)와 고정된다. 따라서, │Rv-Rvp│를 최소로 하는 것은 잔차벡터(Rv)와 사영벡터의 크기(│Rvp│)를 최대로 하는 것과 등가인 것을 알 수 있다.
이상의 것을 수식을 이용하여 더욱 상세히 설명한다. 잔차벡터(Rv)는 식 (3)으로 주어진다.
여기서, Rvp는 X1∼XN에서 뻗은 평면상의 벡터인 것으로부터,
Rvp=al * X1 +a2 * X2 + --- + aN * XN ‥‥‥‥‥‥ (4)
로 나타낸다. al∼aN의 계수는 │Rv-Rvp│를 최소로 하도록 결정된다. 이 결정방법의 상세한 설명은 일본국 특허출원 제94-96655호에 기술되어 있다. 이들을 │Rv-Rvp│2의 식에 대입하여 정리하면,
│Rv-Rvp│2= │Rv│2- │Rvp│2‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥(5)
가 얻어진다. │Rv│2가 정수이기 때문에 사영벡터의 길이(Rvp2)를 최대화하는 것은 오차(│Rv-Rvp│)를 최소화 하는 것과 등가로 된다.
그런데, 식(3)의 제2항(X1)의 계수((R, X1)/│X1│2)는 R을 X1만으로 근사하는 경우의 최적게인으로 되어 있다. 부호화의 편의등에서 이 최적게인을 양자하거나 최적게인에 준하는 값을 구하는 경우는 이 값을 갖고서 최적게인((R, X1)/│X│2) 대신 잔차벡터(Rv)를 구하는 것도 가능하다.
더욱이 , 웨이트부가된 벡터군이 1개인 경우에 있어서 상세한 계산결과를 나타낸다. Rv의 사영벡터(Rvp)를
Rvp=al * X1+ a2 * X2 ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥(6)
로 두면, 이 사영벡터(RvP)의 길이(│Rvp│2)는 일본국 특허출원 제94-96655호에 기재한 방법에 의해,
│Rvp│2= {│X1│2* (Rv, X2)2-2 * (Rv, X1) (X1, X2) (X2, Rv) + │X2│2* (Rv, X1)} / D ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ (7)
단, D=│X1│2* │X2│2- (X1, X2)2‥‥‥‥‥‥‥‥‥ (8)
로 구한다. 그런데, 식(3)과 X1의 내적을 계산하면, (X1, Rv)=0 으로 되기 때문에 식(7)의 제2항, 제3항은 0으로 되고
│Rvp│2=(│X1│2* (Rv, X2)2) / D‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥(9)
이다. X1이 고정이므로, 최종적으로 다음식에 나타낸 평가치
E={(Rv, X2)2} / D ‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥ (10)
을 최소로 하는 X2를 탐색하면 된다는 것을 알 수 있다.
그런데, 웨이트부가된 벡터군이 1개인 경우에 대해서는 종래의 방법으로서 직교화 탐색법(일본국 특허출원 제94-506514호)이 광범위하게 이용되어 왔지만, 본 실시예에 의한 것과 동일한 효과가 얻어진다. 그 이유는 다음 식(11)과 같이 직교화 탐색의 식(2)을 식(1)에 이용하여 전개하여 변형하면, 본 실시예의 식(9)와 같은 것으로 되기 때문이다. 또한, 식(11)의 3행째로부터 4행으로의 분자의 변형은 식(3)의 관계를 이용하고 있다.
종래법의 직교화탐색에서는 탐색루트내에 후보벡터(X2)를 직교화시킨 X2v를 구하면서 탐색을 하고 있었던 것에 대해, 본 실시예에서는 탐색루프의 외부에서 목표벡터(R)를 직교화시킨 Rv를 구하고, 탐색루트내에서 후보벡터(X2)를 직교화시키지 않고서 탐색하고 있는 것으로 생각할 수 있다. 따라서, 탐색루트내에서 직교화를 수행하지 않고 종료되기 때문에, 종래의 직교화 탐색에 비해 비약적으로 적은 계산량으로 모두 동일한 결과를 얻는 이점이 있다.
[실시예 8]
제9도에 본 실시예에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예는 평가치를 근사적으로 효율좋게 계산하는 방법에 관한 것으로, 실시예 7과는 제2탐색부(170)의 구성이 다르다. 즉, 본 실시예에서는 실시예 7과 같이 사영벡터의 크기를 구하는 대신, 잔차벡터와 목표벡터(웨이트부가된 부호벡터)의 내적치의 크기를 내적치계산부174)에서 구하고, 이 내적치를 보다 크게하는 부호벡터를 평가부(172)에서 구하고 있다. 내적치의 크기만을 이용하는 것은 식(10)의 분모를 일정치로 가정하고, 분자만 계산하고 있는 것으로 된다. 이것은 근사계산이기 때문에 최적인 부호벡터를 항상 구하는 것이 가능하지 않지만, 준최적인 후보를 실시예 7보다도 더욱 적은 계산량으로 구한다는 이점이 있다.
[실시예 9]
제10도에 본 실시예에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예는 제8실시예에서의 근사계산의 정밀도를 향상시키는 방법에 관한 것으로, 부호벡터를 기초로 계수를 웨이트계수 산출부(175)에서 구하고, 이 웨이트계수를 웨이트부가부(176)에 있어서의 내적치계산부(174)에서 구한 내적치의 크기로 곱한 값을 평가치로 하고 있다. 웨이트계수의 구체적인 예로서는, 예컨대 부호벡터의 파워의 역수를 이용하는 것이 가능하다.
본 실시예에 의하면 제8실시예에 비해 근사하게 계산량이 증가하지만, 근사정밀도가 상승한다는 이점이 있다. 또한 정밀도가 향상하는 근거나, 다른 웨이트계수의 예에 대해서는 일본국 특허출원 제94-65265호에 기술되어 있다.
[실시예 10]
제11도에 본 실시예에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예는 적응부호장(211)과 잡음부호장(212)을 갖춘 CELP부호화방식에 있어서, 부호장탐색부의 처리를 나타내고 있다. 이미 설명한 바와 같이, 통상 적응부호장(211)으로부터 최적인 부호벡터를 선택하고, 그 후에 잡음부호장(212)의 탐색을 수행한다. 본 실시예는 이 잡음부호장(212)의 탐색에 본 발명을 적용한 예이다.
제11도에 있어서 , 입력단자(260)로의 입력음성은 청감웨이트부가부(240)에 서 청감웨이트를 걸고, 전 서브프레임의 영향을 제외해서 목표벡터로 된다. 그리고, 이 목표벡티(R)에 의해 가까운 합성음성벡터를 생성하는 부호벡터를 적응부호장(211)으로부터 탐색하고, 그 부호벡터를 xl, 웨이트부가합성필터(230)를 통하여 얻어진 합성음성벡터를 X1으로 한다. 잔차벡터산출부(140)에서는 합성음성벡터(X1)를 목표벡터(R)로부터 잔차벡터(Rv)를 식(12)에서 구한다.
사영벡터계산부(173)에서는 사영벡터의 크기로서
E = ((Rv, X2)2) / D ‥‥‥‥‥‥ (13)
를 출력한다. 단,
D = │X1│2* │X2│2- (X1, X2)2‥‥‥‥‥‥(14)
이고, X2는 잡음부호장(212)의 후보(x2)를 웨이트부가합성필터(230)를 통하여 얻은 합성음성벡터이다.
평가부(172)에서는 E의 값 보다 큰 x2를 잡음부호장(212)으로부터 찾아서 출력하고, 탐색결과(171)를 출력한다.
본 실시예에서는 목표벡터와 적응부호장(211)의 부호벡터가 탐색전에 결정되어 있기 때문에 잔차벡터(Rv)를 탐색 개시진에 한번만 계산해 두고 잡음부호장(212)의 탐식중에는 X2를 그대로 사용하여 식(13)을 계산하는 것으로 탐색이 가능한 바, X2를 직교화하면서 탐색을 한 직교화탐색법에 비해 계산량을 삭감할 수 있는 이점이 있다.
또한, 게인회로(221, 222)에 부여하는 게인의 값은 통상 부호벡터가 구해진 후에 결정되기 때문에, 탐색중에는 1로 하여도 된다.
또한, 부호장의 종류는 적응부호장과 잡음부호장으로 한정되는 것은 아니고, 2개의 잡음부호장의 조합 등도 고려된다. 본 발명은 이와 같이 부호장의 종류, 구성이나 갯수에 의하지 않고 적용할 수 있는 것을 설명하고 있다. 이것은 이하의 실시예에서도 마찬가지이다.
[실시예 11]
제12도는 본 실시예에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예에서는 실시예10과 마찬가지 형태로 구해진 잔차벡터는 역첩입연산부(260)에 의해 Rv'로 된다. 내적치계산부(174)에서는 Rv'와 잡음부호장(212)의 부호벡터(x2)의 내적의 2승값
E = (Rv', x2)2‥‥‥‥‥‥ (15)
를 평가치로서 출력하고, 평가부(172)는 E를 보다 크게하는 부호벡터를 잡음부호장(212)으로부터 탐색하고 출력하여 탐색결과(171)를 출력한다. E의 값은 식(16)의 관계로부터 식(13)의 분자의 값과 같다.
(Rv, X2) = Rvt* Hx2 = RvtH * x2 = (Rv', x2) ‥‥‥‥‥‥ (16)
단, H는 웨이트합성필터의 임펄스응답행렬이다. RvH의 계산은 역첩입연 산으로 불리우고, 벡터(Rv)의 요소를 역순으로 나란히 웨이트부가 합성필터로 첩입한 결과를 재차 역순으로 변화시키는 것으로 얻는다. Rv를 탐색개시 전에 역첩임해 두는 것으로, 탐색중에 x2를 웨이트부가 합실필터에서 첩입할 필요가 없게 되어 계산량의 삭감이 가능하다.
본 실시예는 식(13)의 분모를 일정하게 본 근사적인 평가를 수행하는 것으로, 역첩입연산의 이점에 의해, 실시예 4보다 계산량을 삭감할 수 있는 이점이 있다. 다만 근사계산이기 때문에 항상 최적인 후보를 탐색하기 위해서는 다음에 기술한 실시예 13에서 기술하는 바와 같이 예비선택수단으로서 이용하는 경우가 많다. 또한, 역첩입의 계산은 실시예 10에 있어서의 분자의 계산에 이용하는 것도 가능하다.
[실시예 12]
제13도에 본 실시예에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예는 근사의 정밀도를 높이는 것으로, 실시예 11과 마찬가지로 하여 구한 내적치의 크기에 웨이트계산수출부(175)에서 구한 부호벡터(x2)의 파워의 역수를 웨이트게수의 예로서 웨이트부가부(176)에 건 값
E = (Rv', x2)2/ │x2│2‥‥‥‥‥‥ (17)
를 평가치로 하여 잡음부호장(412)의 탐색을 수행한다. 이 방법은 실시예 5보다 약간 계산량이 증가하지만, 근사계산의 정밀도가 향상된다는 이점이 있다. 이 근거나 다른 웨이트계수의 예에 대해서는 일본국 특허출원 제94-65265호에 설명되어 있다.
[실시예 13]
제14도에 본 실시예에 따른 벡터 양차화장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예는 실시예 6의 탐색부를 예비선택부(370a), 실시예 10의 탐색부를 본선택부(370b)로 하여 구성되어 있다. 실시예 10의 평가식에서는 분모의 계산, 특히 │X2│2의 계산에 비용이 비교적 필요하다. 왜냐하면, X2는 탐색루프내에서 x2를 웨이트부가합성필터를 이용하여 첩입연산도 사용되지 않기 때문이다.
여기서, 본 실시예에서는 예비선택부(370a)의 근사계산에서 평가식을 보다 크게 하는 x2가 수개 선택되고, 그 인덱스와 예비선택에서의 평가식의 분자의 값이 예비선택후보(371)로서 본선택부(370b)에 이동된다. 본 선택부(370b)에서는 이동된 예비선택후보에 대해 분모의 값을 계산하여, 본선택의 평가식을 구성하고, 이를 보다 크게 하는 후보를 탐색하여 최적인 후보(x2)를 나타내는 정보를 탐색결과(171)로서 출력한다.
본 실시예는 실시예12와 실시예10의 장점를 발생시킨 구성으로, 적은 계산량으로 보다 양호한 후보를 택하는 이점이 있다. 더욱이, 에비선택부로서는 실시예 12 외에 실시예 11이나 그 이외의 구성도 이용가능하다.
[실시예 14]
본 실시예는 제11도에 나타낸 실시예 10에 있어서의 잡음부호장(212)이 VSELP구조를 가지는 경우, 본 발명을 기초로 성능을 변화시키지 않고 계산량만을 줄이도록 한 것이다. 종래는 각 기저벡터를 웨이트부가 합성필터로 첩입한 합성음성벡터를 적응부호장의 후보(X1)에 대해 직교화한 후, 식(2)에 상당하는 평가식을 재귀적으로 계산하여 , 기저벡터의 부호를 결정했다.
이에 대해, 본 발명에서믄 기저벡터의 응답은 직교화 하지 않고, 목표벡터를 직교화한 잔차벡터(Rv)를 구하고, 식(10)에 상당하는 평가식을 재귀적으로 계산하는 것으로 기저벡더의 부호를 적은 계산량으로 결정하는 이점이 있다. 또한, 실시예 13에서 기술한 예비선택과 본선택의 조합을 이용하면, 더욱 적은 계산량으로 거의 최적인 부호가 구해진다든 이점이 있다.
제15도에, 본 실시예에 따른 벡터 양자화장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예는 본 발명을 CELP음성부호화방식에 응용한 것으로, 입력음성에 청감웨이트부에서 청감웨이트부가한 목표벡터(R(0))를 다단의 벡터양자화 한다. 1번째의 탐색블록(1421)에서는 초기치로서 예컨대 P(0)는 영벡터 , B(0)는 공집합이 각각 주어진다. 이들의 초기치는 개념적인 것으로, 분명히 주어지지 않는 경우도 있다. 또한, 단자(1401)에 입력된 입력음성은 청감웨이트부가부(1410)에서 처리되어 잔차벡터의 초기치(R(0))로 된다. 선형예측분석부(1430)에서 분석된 파라메터는 각 탐색블록(1421∼1423)의 웨이트부가부(1030)에 이동되어 웨이트부가 합성필터를 구성한다. 이들의 탐색블록(1421∼1423)은 이상 설명한 실시예 1∼실시예 14중의 어느하나의 벡터 양자화장치로 구성된다.
또한 이미 상술한 CELP음성부호화 방식에서는 역첩입계산을 이용하는 것으로웨이트부가 합성필터의 계산량을 감소하는 것이 양호하게 수행된다. 예로서, 실시예 1, 실시예 3에서 역첩입계산을 이용한 경우를 제16도 및 제17도에 나타냈지만, 웨이트부가 합성필터를 구비하는 방식이라면, 실시예 1, 실시예 3이외의 실시예를 이용해도 동일한 형태의 처치를 수행하는 것으로 계산량을 줄이게 된다.
역척입연산부(1630) 자체의 구성은 웨이트부가 합성필터와 거의 동일한 바, 다른점은 입력벡터의 순서를 반전시킨 후 필터링하고 얻어진 벡터를 재차 반전하여 출력한 벡터와 등가인 벡터를 출력하는 점이다. 역첩입연산을 이용하는 경우는 탐색부블록(1421∼1423)에 입력된 선형예측분석부의 파라메터가 역첩입연산부(1630)로 이동하게 된다.
잔차벡터를 구하는 방법에는 이상에 기술한 방법과 다르게 목표벡터와 그 근사벡터와의 차를 구하는 방법도 있다. 이 방법에 대하여 설명한다.
제18도는 제2잔차벡터를 구하는 부분을 취출하여 나타낸 것이고 또한 제19도는 제18도를 개서한 것이다. 즉, 제1잔차벡터와 그 사영벡터의 차를 처리하는 것은 목표벡터(R(0))와 그 사영벡터(Q(k-1))를 취한 것과 동일하다. 그 이유의 직관적인 설명을 2단의 탐색예를 나타내는 제8도를 이용하여 수행한다.
제8도의 점선부(R-Rp)가 목표벡터와 그 사영벡터의 차이지만, 이는 잔차벡터와 그 사영벡터의 차(Rv-Rvp)로서, 양자는 동일한 벡터로 되는 것을 알 수 있다.
이 사실을 본 실시예에 적용하면, 제20도에 나타낸 구성이 가능하게 된다. 단, 탐색블록에 포함되는 제18도의 구조부분은 제19도에 나타낸 구조로 치환하기 때문에 입출력파라메터가 목표벡터(R(0))와 근사벡터(Q(k))로 변화되게 된다. 이는 본질적으로 제15도의 구성과 같으며, 다른 구성법도 있을 수 있다.
또한, 이는 CELP음성부호화방식에 한정되는 것은 아니고, 다단의 벡터양자화 일반으로 말할 수 있다.
[실시예 16]
제21도에 본 실시예에 따른 벡터양자화장치의 구성을 나타낸다. 본 실시예는 CELP음성부호화에 있어서의 가장 사용이 쉬운 구성의 일례를 나타낸 것이다. 즉, 웨이트부가부에 상당하는 웨이트부가 합성필터(2130)는 일련의 탐색에서 공통이며, 복수의 부호장(2111∼2113)의 각 1개로부터는 1개의 부호벡터를 각 탐색블록(1421∼1423)에 1개씩 순차적으로 탐색한다.
제22도에 본 실시예의 탐색블록의 구성예를 나타낸다. 역첩입연산과 예비선택법을 사용하여 효율적으로 계산량을 삭감하고 있다. 이 예는 부호장과 웨이트부가필터를 외부 부가한 점과 탐색하는 부호벡터의 수가 1개인 점을 제외하고, 본질적으로는 실시예 12와 동일하다. 마찬가지의 변경을 하는 것으로, 다른 실시예도 본 실시에의 탐색블록에 적용할 수 있다. 더욱이 , 역첩입연산을 이용하지 않는 경우는 부호벡터를 직접 탐색블록에 입력하지 않는 것도 좋다.
[발명의 효과]
이상 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 잔차벡터를 이용하여 최적부호 벡터의 탐색을 수행하는 것에 의해 탐색루프내에서 부호벡터를 직교화할 필요가 없게 되기 때문에, 종래의 직교화탐색법에 비해 적은 계산량으로 최적부호 벡터를 탐색할 수 있으며 , 특히 다단화한 벡터 양자화 장치에 있어서 계산량 삭감의 효과가 보다 크게 된다.

Claims (31)

  1. 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받기 위한 수단과, 목표벡터를 인가받기 위한 수단, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하기 위한 수단, 부호벡터의 조를 출력하기 위한 부호벡터수단, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하기 위한 선택수단, 상기 선택수단에 의해 선택된 부호벡터와 제1기저벡터의 조를 기초로 제2기저벡터의 조를 발생시키기 위한 수단, 제2기저벡터의 조에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 크기의 증가를 허용하는 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하기 위한 탐색수단 및, 이 탐색수단에 의해 탐색된 부호벡터를 특징하는 정보를 출력하기 위한 수단을 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 탐색수단이, 제2기지벡터의 조와 잔차벡터를 인가받고, 제2기저벡터의 조에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 크기의 증가를 허용하는 부호벡터의 조합을 계산하기 위한 사영벡터수단과, 사영벡터가 최대화되는 것에 의한 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하기 위한 평가수단을 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  3. 제1항에 있어서, 부호벡터의 조로부터 선택된 부호벡터를 웨이트부가하기 위한 웨이트부가수단을 더 구비하여 구성되고, 제2기저벡터의 조를 얻기 위한 상기 수단이 웨이트부가된 부호벡터와 제1기저벡터의 조로부터 제2기저벡터를 계산하도록 된 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 탐색수단이, 제2기저벡터의 조와 잔차벡터를 인가받고, 제2기저벡터의 조에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 크기의 증가를 허용하는 부호벡터를 계산하기 위한 사영벡터수단과, 사영벡터가 최대화되는 것에 의한 부호벡터에 의해 탐색하기 위한 평가수단을 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  5. 제3항에 있어서, 상기 탐색수단이 큰 수의 부호벡터를 저장하는 부호장과 이 부호장으로부터 최적 부호벡터에 대해 탐색하기 위한 수단을 갖추는 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  6. 제1항에 있어서, 사영벡터를 증가시키는 평가치의 크기는 증가를 허용하는 부호벡터를 부호벡터의 조로부터 선택하기 위한 전선택(preselecting)수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 전선택수단이 상기 선택수단에 의해 선택된 부호벡터와 잔차벡터의 내적을 기초로 하는 평가치의 크기의 증가를 허용하는 부호벡터를 선택하는 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  8. 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받기 위한 수단과, 목표벡터를 인가받기 위한 수단, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하기 위한 수단, 부호벡터의 조를 출력하기 위한 부호벡터수단, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하기 위한 선택수단, 상기 선택수단에 의해 선택된 부호벡터와 잔차벡터의 내적에 대응하는 평가치의 최대화를 허용하는 적어도 하나의 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하기 위한 탐색수단 및, 이 탐색수단에 의해 탐색된 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하기 위한 수단을 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 탐색수단이, 잔차벡터와 선택된 부호벡터의 내적을 계산하기 위한 내적계산수단과, 내적이 최대로 되는 것을 기초로 하는 평가치에 의한 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하기 위한 탐색수단을 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  10. 제9항에 있어서, 부호벡터를 웨이트부가하기 위한 웨이트부가 수단을 더 구비하여 구성되고, 상기 내적계산수단이 웨이트부가된 부호벡터와 잔차벡터의 내적을 계산하는 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  11. 제8항에 있어서, 상기 탐색수단이 부호벡터와 잔차벡터의 내적의 최대화를 허용하는 부호벡터에 대한 탐색을 하는 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  12. 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받기 위한 수단과, 목표벡터를 인가받기 위한 수단, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하기 위한 수단, 부호벡터의 조를 출력하기 위한 부호벡터수단, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의부호벡터를 선택하기 위한 선택수단, 상기 선택수단에 의해 선택된 부호벡터와 잔차벡터의 내적을 기초로 하는 평가치의 증가를 허용하는 다수의 부호벡터를 전선택 후보로서 부호벡터의 조로부터 선택하기 위한 제1선택수단, 상기 제1선택수단에 의해 전선택 후보로서 선택된 부호벡터와 제1기저벡터의 조를 기초로 제2기저벡터의 조를 발생시키기 위한 수단, 제2기저벡터에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진사영벡터의 증가를 허용하는 최적 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하기 위한 제2탐색수단 및, 최적 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하기 위한 수단을 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 제1탐색수단이, 잔차벡터와 부호벡터의 내적을 계산하기 위한 내적계산수단과, 내적을 기초로 하는 평가치의 증가를 허용하는 부호벡터에 대한 탐색을 하기 위한 탐색수단을 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  14. 제12항에 있어서, 부호벡터의 조로부터 선택된 부호벡터를 웨이트부가하기 위한 웨이트부가수단을 더 구비하여 구성되고, 상기 제1탐색수단이 웨이트부가된 부호벡터의 조로부터 전선택 후보로서 다수의 웨이트부가된 부호벡터를 선택하고, 제2기저벡터를 얻기 위한 상기 수단이 웨이트부가된 부호벡터와 제1기저벡터의 조에 의해 형성된 벡터공간으로부터 제2기저벡터를 계산하는 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  15. 제12항에 있어서, 상기 제2탐색수단이, 제2기저벡터의 조와 잔차벡터를 인가받고, 제2기저벡터에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 크기의 증가를 허용하는 부호벡터를 계산하기 위한 사영벡터수단과, 사영벡터가 최대화되는 것에 의한 부호벡터에 대해 탐색하기 위한 평가수단을 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  16. 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받기 위한 수단과, 목표벡터를 인가받기 위한 수단과, 목표벡터를 인가받기 위한 수단, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하기 위한 수단, 부호벡터의 조를 출력하기 위한 부호벡터수단, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하기 위한 선택수단, 상기 선택수단에 의해 선택된 부호벡터와 잔차벡터의 내적을 기초로 하는 평가치의 증가를 허용하는 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 선택하기 위한 전선택수단, 상기 전선택수단에 의해 선택된 부호벡터와 제1기저벡터의 조를 기초로 제2기저벡터의 조를 발생시키기 위한 수단과, 제2기저벡터의 조에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 크기의 증가를 허용하는 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하기 위한 수단을 포함하는 주선택(main-selecting)수단 및, 최적 부호벡터를 특정하는정보를 출력하기 위한 수단을 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  17. 제16항에 있어서, 상기 주선택수단이 제1기저벡터의 조에 의해 형성된 벡터공간에서 직교화된 부호벡터의 크기에 의해 상기 전선택수단에 사용된 내적을 분할함으로써 계산된 값의 최대화를 허용하는 최적 부호벡터에 대해 전선택 후보로부터 선택하기 위한 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  18. 제16항에 있어서, 상기 전선택수단이 부호벡터를 기초로 한 웨이트부가 계수에 따라 부호벡터와 잔차벡터의 내적을 웨트부가하는 것에 의해 얻어진 값의 증가를 허용하는 부호벡터를 선택하는 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  19. 제16항에 있어서, 상기 전선택수단이 부호벡터와 잔차벡터의 역첩입연산한(backward filtered) 벡터의 내적을 이용함으로써 내적을 계산하기 위한 수단을 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  20. 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받기 위한 수단과, 목표벡터를 인가받기 위한 수단, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하기 위한 수단, 부호벡터의 조를 출력하기 위한 부호벡터수단, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하기 위한 선택수단, 상기 선택수단에 의해 선택된 부호벡터와 잔차벡터의 내적을 기초로 한 평가치의 최대화를 허용하는 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하고, 부호벡터와 잔차벡터의 역첩입연산한 벡터에 의해 얻어진 내적을 이용함으로써 내적에 대응하는 값을 계산하기 위한 수단을 포함하는 탐색수단 및 이 탐색수단에 의해 탐색된 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하기 위한 수단을 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  21. 제20에 있어서, 상기 탐색수단이 부호벡터를 저장하기 위한 다수의 부호장자, 외부적으로 제공되는 웨이트부가 합성필터 및, 잔차벡터를 역첩입 연산하기 위한 역첩입연산부를 구비하여 구성된 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  22. 제20항에 있어서, 상기 탐색수단이 부호벡터를 계산하기 위한 웨이트계수 계산기와, 추정 부호장이 탐색되는 것에 의한 평가치를 얻도록 부호벡터의 자승의 역수에 대응하는 웨이트계수에 의한 내적을 곱하기 위한 웨이트부가부를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  23. 제20항에 있어서, 상기 탐색수단이, 근사 계산에 의해 여러 벡터후보를 선택하기 위한 전선택기와, 각 전선택된 후보를 위한 분모의 값을 계산하기 위한 주선택기를 구비하여 구성됨으로써, 주선택기의 평가식을 구성하고, 이러한 평가식이 최대화되는 것에 의해 후보를 탐색하여 최적 후보를 나타내는 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  24. 제20항에 있어서, 잔차벡터의 역첩입벡터를 얻기 위한 역첩입연산수단을 포함하고, 상기 탐색수단이 부호벡터와 잔차벡터의 역첩입연산벡터로부터 내적을 계산하기 위한 수단으로 이루어진 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  25. 제20항에 있어서, 잔차벡터의 역첩입연산벡터를 얻기 위한 역첩입연산수단을 포함하고, 상기 탐색수단이 근사계산에 의해 여러 벡터 후보를 선택하기 위한 전선택기와, 벡터 후보와 기저벡터에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 증가를 허용하는 부호벡터를 상기 부호벡터의 조로부터 탐색하기 위한 전선택기를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  26. 제20항에 있어서, 부호벡터를 저장하는 다수의 부호장과, 외부적으로 제공되는 웨이트부가 합성필터 및, 잔차벡터를 역첩입연산하기 위한 역첩입연산부를 구비하여 이루어지고, 상기 탐색수단이 근사계산에 의해 여러 벡터 후보를 선택하기 위한 전선택기와, 벡터 후보와 기저벡터에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 증가를 허용하는 부호벡터에 대해 상기 부호장의 부호벡터의 조로부터 탐색하기 위한 전선택기를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 벡터 양자화장치.
  27. 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받는 단계와, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하는 단계, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하는 단계, 부호벡터의 조를 발생시키는 단계, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하는 단계, 상기 선택단계에서 선택된 적어도 하나의 부호벡터와 기저벡터의 조를 기초로 제2기저벡터의 조를 발생시키는 단계, 제2기저벡터의 조에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 크기의 증가를 허용하는 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하는 단계 및 이 탐색에 의해 탐색된 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하는 단계를 구비하며 이루어진 것을 특징으로 하는 벡터 양자화방법.
  28. 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받는 단계와, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하는 단계, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하는 단계, 부호벡터의 조를 발생시키기 위한 단계, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하는 단계, 상기 선택에 의해 선택된 부호벡터와 잔차벡터의 내적에 대응하는 평가치의 최대화를 허용하는 부호벡터의 조합에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하는 단계 및, 탐색된 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 벡터 양자화방법.
  29. 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받는 단계와, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하는 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하는 단계, 부호벡터의 조를 발생시키는 단계, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하는 단계, 상기 선택에 의해 선택된 부호벡터와 잔차벡터의 내적을 기초로 하는 평가치의 증가를 허용하는 다수의 부호벡터에 대해 전선택 후보로서 부호벡터의 조로부터 선택하는 단계, 상기 선택에 의해 전선택 후보로서 선택된 부호벡터와 제1기지벡터의 조를 기초로 제2기저벡티의 조를 발생시키는 단계, 제2기저벡터에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 크기의 증가를 허용하도록 최적 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하는 단계 및 최적 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 벡터 양자화방법.
  30. 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받는 단계와, 제1벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하는 단계, 부호벡터의 조를 발생시키는 단계, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하는 단계, 상기 선택에 의해 선택된 부호벡터와 잔차벡터의 내적을 기초로 하는 평가치의 증가를 허용하는 적어도 하나의 부호벡터를 부호벡터의 조로부터 선택하는 단계 및 상기 선택에 의해 선택된 부호벡터와 제1기저벡터의 조를 기초로 제2기저벡터의 조를 발생시키고, 제2기저벡터의 조에 의해 형성된 벡터공간에 잔차벡터를 사영함으로써 얻어진 사영벡터의 크기의 증가를 허용하도록 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하며, 최적 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 벡터 양자화방법.
  31. 전단 출력에 대응하는 제1기저벡터의 조를 인가받는 단계와, 제1기저벡터의 조와 목표를 기초로 목표에 근사하는 근사벡터를 계산하고, 목표벡터와 근사벡터 사이의 차이에 대응하는 잔차벡터를 계산하는 단계, 부호벡터의 조를 발생시키기 위한 단계, 부호벡터의 조로부터 적어도 하나의 부호벡터를 선택하는 단계, 상기 선택에 의해 선택된부호벡터와 잔차벡터의 내적을 기초로 한 평가치의 최대화를 허용하는 부호벡터에 대해 부호벡터의 조로부터 탐색하고, 부호벡터와 잔차벡터의 역첩입연산한 벡터에 의해 얻어진 내적을 이용함으로써 내적에 대응하는 값을 계산하는 단계 및 이 탐색에 의해 탐색된 부호벡터를 특정하는 정보를 출력하는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 벡터 양자화방법.
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