KR101790463B1 - 오디오/비디오 샘플 벡터의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 및 디인덱싱을 위한 방법 및 장치 - Google Patents
오디오/비디오 샘플 벡터의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 및 디인덱싱을 위한 방법 및 장치 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101790463B1 KR101790463B1 KR1020167025059A KR20167025059A KR101790463B1 KR 101790463 B1 KR101790463 B1 KR 101790463B1 KR 1020167025059 A KR1020167025059 A KR 1020167025059A KR 20167025059 A KR20167025059 A KR 20167025059A KR 101790463 B1 KR101790463 B1 KR 101790463B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- integer
- index
- vector
- leading
- code
- Prior art date
Links
- 239000013598 vector Substances 0.000 title claims abstract description 474
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 208
- 238000013139 quantization Methods 0.000 title claims abstract description 81
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims abstract description 29
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 26
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 14
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 11
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 8
- KZSNJWFQEVHDMF-UHFFFAOYSA-N Valine Chemical compound CC(C)C(N)C(O)=O KZSNJWFQEVHDMF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 30
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 21
- 230000008569 process Effects 0.000 description 21
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 21
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 18
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 17
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 description 15
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 12
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 10
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 9
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 8
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 7
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 7
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 7
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 6
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 6
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 6
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 6
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 5
- 239000000047 product Substances 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 239000006227 byproduct Substances 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000008672 reprogramming Effects 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000009999 singeing Methods 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 230000003936 working memory Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
- H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
- H04N19/124—Quantisation
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
- H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
- H03M7/3082—Vector coding
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
- H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
- H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
- H04N19/513—Processing of motion vectors
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/90—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals
- H04N19/94—Vector quantisation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
오디오/비디오 신호의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱을 위한 방법은 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내는 정수 입력 벡터를 획득하는 단계(402)를 포함한다. 리딩 부호는 정수 입력 벡터로부터 추출된다(404). 리딩 부호는 정수 입력 벡터의 터미널 비-제로 계수의 부호이다. 단말기의 비-제로 계수는 정수 입력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이다. 정수 입력 벡터는 피라미드 벡터 양자화 열거 방식을 이용하여 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내는 출력 인덱스로 인덱싱된다(406). 피라미드 벡터 양자화 열거 방식은 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계된다. 출력 인덱스 및 리딩 부호는 출력된다(408). 따라서, 디인덱싱을 위한 대응하는 방법, 인코더, 디코더 및 컴퓨터 프로그램이 또한 개시된다.
Description
제안된 기술은 일반적으로 오디오/비디오 신호의 인코딩/디코딩에 관한 것으로서, 특히 오디오/비디오 샘플 벡터의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 및 디인덱싱을 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
오디오 또는 비디오 신호가 전송되거나 저장될 때, 신호는 통상적으로 인코딩된다. 인코더에서, 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내는 벡터는 다수의 계수 또는 파라미터로 나타내도록 인코딩된다. 그 후, 이러한 계수 또는 파라미터는 효율적으로 전송하거나 저장할 수 있다. 계수 또는 파라미터가 수신되거나 검색될 때, 오디오/비디오 신호 샘플로의 계수 또는 파라미터의 디코딩은 원래의 오디오/비디오 신호를 검색하도록 수행된다. 다양한 종류의 인코딩 기술은 오디오/비디오 신호를 위해 이용되어 왔다.
하나의 접근법은 벡터 양자화(VQ)에 기초한다. 무제약(unconstrained) 벡터 양자화(VQ)는 소정의 길이의 샘플(벡터)을 그룹화하기 위한 최적의 양자화 방법인 것으로 알려져 있다. 그러나, 메모리 및 검색 복잡성 제약은 구조화된 벡터 양자화기의 개발로 이어졌다. 상이한 구조는 검색 복잡성 및 메모리 요건의 관점에서 상이한 트레이드 오프(trade-off)를 제공한다. 이러한 방법 중 하나는 이득 형상 벡터 양자화이며, 여기서 타겟 벡터 x는 형상 벡터 vec 및 이득 G를 이용하여 나타낸다:
개념은, 타겟 벡터를 직접 양자화하는 대신에, {vec, G}의 쌍을 양자화하는 것이가. 그 후, 이득 및 형상 성분은 정규화 형상 입력을 위해 동조되는 형상 양자화기와, 신호의 동적을 처리하는 이득 양자화기를 이용하여 인코딩된다. 이러한 구조는 동적 및 형상으로의 분할(또는 미세 구조)이 지각 청각적 모델과 잘 맞기 때문에 예를 들어 오디오 코딩에 잘 이용된다.
선택한 구조화된 벡터 양자화기의 유효한 엔트리는 먼저 구조(예를 들어, L1(절대 진폭)-정규화(normalization) 또는 L2(에너지)-정규화)의 지식을 이용하여 검색된다. 유효한 벡터가 발견된 후, 특정 벡터를 나타내는 인덱스(또는 코드워드)를 효율적으로 생성하여, 인덱스를 수신기로 전송할 필요가 있다. (또한 인덱싱 또는 열거(enumeration)로서 알려진) 인덱스 생성은 선택한 구조의 속성을 이용하여, 구조화된 VQ에서 발견된 벡터에 대한 고유 인덱스(코드워드)를 생성한다.
수신 측 상에서, 디코더는 인코더 측에서 결정된 동일한 벡터로 인덱스를 효율적으로 분해할 필요가 있다. 이러한 분해는 큰 테이블 룩업을 이용하여 동작의 관점에서 복잡성을 매우 낮게 할 수 있지만, 엄청나게 저장된 판독 전용 메모리(ROM) 테이블을 희생할 수 있다. 대안적으로, 효율적인 방식으로 인덱스를 고유 벡터로 알고리즘식으로 분해하기 위해 선택된 구조의 지식과 또한 잠재적으로 이용 가능한 타겟 하드웨어 수치 연산(numerical operation)을 이용하도록 (또한 디인덱싱으로 알려진) 분해를 설계할 수 있다.
잘 설계된 구조화된 VQ는 MOPS(Million Operations Per Second)의 관점, 필요한 프로그램 ROM 및 동적 랜덤 액세스 메모리(RAM)의 관점, 및 테이블 ROM의 관점에서 인코더 검색 복잡성, 인코더 인덱싱 복잡성 및 디코더 디인덱싱 복잡성 사이에 양호한 균형을 갖는다.
CELT, IETF/Opus-Audio 및 ITU-T G.719와 같은 많은 오디오 코덱은 (MDCT(Modified Discrete Cosine Transform) 도메인에서) 타겟 오디오 신호의 스펙트럼 계수를 인코딩하도록 엔벨로프 및 형상 VQ와 엔벨로프 혼합된 이득 형상 VQ를 이용한다. CELT/IETF OPUS-Audio는 PVQ-Vector Quantizer를 이용하지만, G.719는 R= 1 비트/차원 코딩에 대한 약간 확장된 RE8 Algebraic Vector Quantizer와 1 비트/차원 보다 높은 VQ 율에 대한 매우 낮은 복잡성 D8 Lattice Quantizer를 이용한다. PVQ는 피라미드 벡터 양자화기(Pyramid Vector Quantizer)를 나타내고, 그것은 빠른 검색을 가능하도록 Ll-norm(∑abs(vector))를 이용하는 VQ이다. 또한, PVQ는 상당히 효율적인 인덱싱을 제공할 수 있다는 것이 발견되었다. PVQ는 얼마간 주변에 있었지만, Fischer에 의해 1983-1986에 최초로 개발되었다.
PVQ 양자화기는 또한 음성 코더에서 시간 도메인 및 선형 예측(LP) 잔류 도메인 샘플의 인코딩, 및 주파수 도메인의 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform; DCT) 계수의 인코딩을 위해 이용되었다. 다른 구조화된 VQ에 비해 PVQ에 따른 이점으로, PVQ는 임의의 벡터 차원을 자연스럽게 처리할 수 있지만, 다른 구조화된 VQ는 종종 4의 배수 또는 8의 배수인 차원으로 제한된다는 것이다.
오디오 모드에서 IETF/OPUS 코덱은 32 비트로 설정된 PVQ 인덱스/(짧은) 코드워드의 최대 크기를 갖는 재귀 PVQ 인덱싱 및 디인덱싱 방식을 채용한다. 양자화될 타겟 벡터가 32 이상의 비트를 필요로 하는 경우, 모든 서브벡터가 32 비트의 짧은 코드워드 인덱싱 도메인에 적합할 때까지 원래의 타겟 벡터는 절반이 낮은 차원으로 재귀적으로 분할된다. 재귀 이진 차원 분할 중에, 2개의 분할 서브 타겟 벡터 사이의 에너지 관계(양자화된 각도로 나타낼 수 있는 상대적 에너지)를 인코딩하기 위한 코드워드를 추가하는 추가 비용이 있다. OPUS-Audio에서, 구조화된 PVQ 검색은 생성된 분할의 작은 차원 타겟 서브 벡터에서 행해진다.
(2009년 VALIN, Terribery와 Maxwell에 의해 개발된) 원래의 CELT 코덱은 (32 비트 코드워드제한치를 가진) 유사한 PVQ 인덱싱/디인덱싱 방식을 채용하지만, CELT에서의 이진 차원 분할은 초기 PVQ 구조화된 벡터를 검색하고 확립한 후에 인덱싱 도메인에서 이루어진다. 그 후, 인덱싱할 정수 PVQ 벡터는 정수 도메인에서 32 비트의 PVQ 벡터 서브유닛 이하로 재귀적으로 감소된다. 이것은, 디코더에서의 서브 PVQ 벡터의 각각의 LI-놈(norm)을 알 수 있도록 분할을 위한 추가적인 코드워드, '왼쪽' 정수 서브벡터와 '오른쪽' 정수 서브벡터 사이의 정수 관계에 대한 이러한 시간을 추가함으로써 다시 달성된다. CELT 후 검색(post-search) 정수 인덱싱 분할 접근 방식은 미디어 전송이 고정율 인코딩을 필요로 하는 경우에 단점일 수 있는 가변율(가변적인 전체 크기 인덱스)로 이어진다.
1997년과 1998년에 Hung, Tsern 및 Meng은 몇몇 PVQ 인덱싱 변화의 에러 강건성(error robustness)을 조사하였고, 이들은 이러한 방식으로 PVQ 열거(인덱싱) 문제를 요약하였다(1는 벡터의 차원이고, k는 단위 펄스의 수이다):
"열거는 PVQ 코드북 벡터에 정렬 순서(sorting order)를 부여하는 PVQ 코드북 P(l, k)의 모든 가능한 벡터에 고유 인덱스를 지정한다".
"열거에 대한 체계적인 정렬은 피라미드에서 벡터의 수에 대한 계산식을 통해 이루어지며; 이것은 모든 피라미드 열거 기술에 대한 공통 개념이다".
"피라미드 코드북 P(l, k)의 벡터의 수는 N(l, k)로 나타낸다. 이것은 ceil(log2( N(l,k))) 비트인 이진 코드워드 인덱스 길이에 관련된다. N(l, k)는 벡터의 l 정수 값이 k의 절대 합을 가질 수 있는 방식의 수로 볼 수 있다".
Hung 등은 PVQ 인덱싱/열거 방식의 두셋의 변동에 대한 PVQ 코드워드의 비트 에러 강건성을 연구하였지만, PVQ 열거의 구현을 효율적이게 하고, 실제 하드웨어 구현을 위해 복잡성을 상당히 낮게 하는 연구에 초점을 맞추지 않았다. PVQ 인덱싱의 CELT 및 IETF/OPUS-Audio PVQ 구현은 가능한 낮은 복잡한 열거(인코딩 및 디코딩 모두)를 제공하는데 강력하게 초점을 맞추고, 32 비트 부호없는 정수 기반의 하드웨어가 제공되지만, 비트 에러에 대한 PVQ 감도를 무시한다. 또한 1999년에, Ashley는 크기 계산 및 오프셋 계산에 이용되는 이항 조합 함수(Binomial combinatorial function)의 낮은 복잡성 결정 근사치를 이용하여 제품 코드 PVQ 열거를 구현하기 위한 복잡성을 감소시키는 방법을 제안하였고, Ashley 등은 이런 기술을 FPC(Factorial Pulse Coding)라 부르고, ITU-G.718 음성 코덱 표준에 채택되었다.
CELT 및 IETF/OPUS-Audio에서, PVQ 코드워드는 단일 비트의 그래뉼러티(granularity)로 제한되지 않는다. 두 코덱은 8분의 1(1/8) 비트 해상도를 이용하여 높은 그래뉼러티 방식을 이용한다. 이것은 전송 비트 스트림에 대한 인터페이스에서의 중간 단계로서 산술 인코더/디코더를 이용함으로써 달성되며, (CELT/OPUS-Audio는 산술 인코더/디코더로서 다양한 인코더/디코더의 구현을 이용하며), 여기서 PVQ 코드워드에 의해 이용된 비트의 수는 분수 비트(fractional bit)로 만들어질 수 있다. 비트 해상도 BITRES = 8(제 8)에 의해, 분수 PVQ 코드워드 길이는 ceil(log2(N(l, k) *BITRES)) / BITRES가 된다. 예를 들어, l=64, k=5 및 BITRES=8, 이것은 NPVQ=N(l,k)=286680704, log2(NPVQ)=28.0948696, 및 ceil(log2(NPVQ)*BITRES)/ BITRES = 28.125 비트로 이어진다. 분수 비트를 이용함으로써, N(l, k) PVQ 코드워드 크기의 대부분에 대한 절단 손실(truncation loss)이 훨씬 적을 것이며, 특히 코덱이 PVQ 양자화기의 많은 호출/인스턴스(calls/ instances)를 이용하는 경우, 이것은 코덱의 효율을 증가시킬 것이다.
구조화된 벡터 양자화에 따른 하나의 일반적인 문제는 효율적인 검색, 효율적인 코드워드 인덱싱 및 효율적인 코드워드 디인덱싱을 위한 방법을 포함하는 적절한 전체 타협안(overall compromise)을 찾는 것이다.
긴 인덱스 코드워드(예를 들어, 400 비트 정수 코드워드)는 인덱싱 및 디인덱싱 계산에서 더 큰 복잡성 오버헤드를 제공한다(특정 소프트웨어 루틴은 긴 코드워드 합성(composition) 및 분해 시에 이러한 큰 정수를 승산하고 분할하는데 필요할 것이다).
그러나, (IETF/OPUS-Audio에서와 같은) 타겟 VQ 벡터의 사전 분할, 또는 (원래 CELT에서와 같은) 정수 PVQ 검색 결과 벡터의 후 검색 분할을 필요로 하는 희생을 하면서, 짧은 인덱스 코드워드는 효율적인 하드웨어 연산자(예를 들어, 32 비트의 디지털 신호 프로세서(DSP)에서의 단일 명령어 다중 데이터(SIMD) 명령어)를 이용할 수 있다. 이러한 차원 분할 방법은 분할 정보 코드워드(분할 오버헤드)를 위한 송신 비용을 추가하고, 가능한 인덱스 코드워드가 짧을수록, 더욱 높은 분할의 수가 필요로 되고, 결과는 긴 인덱스 코드워드 분할에 대한 오버헤드가 증가된다. 예를 들어 16 비트 짧은 PVQ 코드워드는 32 비트 짧은 코드워드보다 더 많은 분할을 생성하며, 따라서 분할에 대해 더 높은 오버헤드를 생성할 것이다.
PVQ(피라미드 벡터 양자화기)는 L1 정규화를 통해 매우 효율적인 검색을 쉽게 허용한다. 통상적으로 절대 합 정규화 타겟 벡터가 생성되고 나서 벡터 값 절단(또는 반올림)이 생성되며, 그 후 교정 반복(corrective iteration)의 제한된 세트가 PVQ 벡터(PVQ-vec)에 대한 타겟 L1-놈(norm)(k)에 도달하도록 실행된다.
상술한 CELT/OPUS 종래 기술의 짧은 코드워드 인덱싱 방식의 문제점은 32 비트 정수 범위(부호없는 32 비트 정수)로 제한되고, 또한 부호있는 32 비트 정수에 대한 빠른 명령어만을 지원하는 DSP 아키텍처로 효율적으로 구현될 수 없다는 것이다.
본 명세서에 제시된 기술의 목적은 최적의 동작 비트 크기를 가진 하드웨어로 처리될 수 있는 PVQ에 의해 인덱싱되는 벡터의 크기를 확장하기 위한 것이다.
이러한 및 다른 목적은 제안된 기술의 실시예에 의해 충족된다.
제 1 양태에 따르면, 오디오/비디오 신호의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱을 위한 방법이 제공된다. 이러한 방법은 정수 입력 벡터를 획득하는 단계로서, 정수 입력 벡터는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 정수 입력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖는 상기 획득하는 단계; 상기 정수 입력 벡터로부터 리딩 부호(leading sign)를 추출하는 단계로서, 리딩 부호는 정수 입력 벡터의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 단말기의 비-제로 계수는 정수 입력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나인 상기 추출하는 단계; 피라미드 벡터 양자화 열거 방식(enumeration scheme)을 이용하여 정수 입력 벡터를 출력 인덱스로 인덱싱하는 단계로서, 리딩 부호와 함께 출력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 피라미드 벡터 양자화 열거 방식은 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계되는 상기 인덱싱하는 단계; 및 제 1 코드워드로서의 출력 인덱스 및 제 2 코드워드로서의 리딩 부호를 발신(outgoing) 비트 스트림으로 출력하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 추출은 열거하기 전에 일어난다. 다른 실시예에서, 추출은 열거와 동시에 협력하여 일어난다. 일 실시예에서, 본 발명에서 U(n, k)로서 나타낸 오프셋 파라미터는 리딩 제로를 갖지 않고, 리딩 값 k를 갖지 않고, 리딩 양의 값을 갖고, 양의 다음 리딩 부호를 갖는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의된다. 오프셋 파라미터 U는 본 실시예에서 열거 시에 이용되는 인덱싱 방식의 계산을 위해 이용된다. 다른 실시예에서, 인덱스 계산은 U 파라미터 및 본 발명에서 A(n, k)로서 나타낸 오프셋 파라미터 모두에 의존하며, 이러한 오프셋 파라미터는 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의된다. 또 다른 실시예에서, 열거 시의 인덱스 계산은 U 또는 U 및 A의 조합에 기초하여 부분적으로 열거 절차에 의존한다. 다시 말하면, 열거는 벡터의 나머지를 위해 초기 MPVQ 리딩 부호 열거 단계를 채용하고 나서 임의의 다른 효율적인 PVQ 열거 방식을 채용할 수 있다.
제 2 양태에 따르면, 오디오/비디오 신호의 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱을 위한 방법이 제공된다. 이러한 방법은 착신(ingoing) 비트 스트림으로부터 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 입력 인덱스를 수신하는 단계로서, 리딩 부호 및 입력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 리딩 부호는 생성될 정수 출력 벡터에서의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내며, 정수 출력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖고, 단말기의 비-제로 계수는 정수 출력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나인 상기 수신하는 단계; 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식(de-enumeration scheme)에 따라 입력 인덱스를 정수 출력 벡터로 디인덱싱하는 단계로서, 열거 방식에 의해 생성되는 입력 인덱스는 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계되는 상기 디인덱싱하는 단계; 수신된 리딩 부호에 따라 단말기의 비-제로 계수의 부호를 정수 출력 벡터에 할당하는 단계; 및 정수 출력 벡터를 출력하는 단계를 포함한다.
제 3 양태에 따르면, 오디오/비디오 신호의 통신을 위한 방법이 제공된다. 이러한 방법은 제 1 양태에 따른 방법에 따라 송신기의 인코더에서 오디오/비디오 샘플을 인코딩하는 단계; 송신기에서 수신기로 출력 인덱스 및 리딩 부호를 송신하는 단계로서, 입력 인덱스 및 리딩 부호로서 수신되는 상기 송신하는 단계; 및 수신기의 디코더에서 제 2 양태에 따른 방법에 따라 상기 입력 인덱스 및 상기 리딩 부호를 디코딩하는 단계를 포함한다.
제 4 양태에 따르면, 피라미드 벡터 양자화에 의해 오디오/비디오 신호의 인덱싱을 위한 인코더가 제공된다. 인코더는 정수 입력 벡터를 획득하도록 동작되고, 정수 입력 벡터는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 정수 입력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 가지며; 인코더는 정수 입력 벡터로부터 리딩 부호를 추출하도록 동작되고, 리딩 부호는 정수 입력 벡터의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 단말기의 비-제로 계수는 정수 입력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이며; 인코더는 피라미드 벡터 양자화 열거 방식을 이용하여 정수 입력 벡터를 출력 인덱스로 인덱싱하도록 동작되고, 리딩 부호와 함께 출력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 피라미드 벡터 양자화 열거 방식은 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계되며; 인코더는 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 출력 인덱스를 발신 비트 스트림으로 출력하도록 동작된다.
제 5 양태에 따르면, 피라미드 벡터 양자화에 의한 오디오/비디오 신호의 디인덱싱을 위한 디코더가 제공된다. 디코더는 착신 비트 스트림으로부터 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 입력 인덱스를 수신하도록 동작되고, 리딩 부호 및 입력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 리딩 부호는 생성될 정수 출력 벡터에서의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내며, 정수 출력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖고, 단말기의 비-제로 계수는 정수 출력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이며, 디코더는 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식을 이용하여 입력 인덱스를 정수 출력 벡터로 디인덱싱하도록 동작되고, 열거 방식에 의해 생성되는 입력 인덱스는 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계되며, 디코더는 수신된 리딩 부호에 따라 단말기의 비-제로 계수의 부호를 할당하도록 동작되며, 디코더는 정수 출력 벡터를 출력하도록 동작된다.
제 6 양태에 따르면, 오디오/비디오 신호 샘플의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱을 위한 인코더가 제공된다. 인코더는 정수 입력 벡터를 획득하기 위한 입력 모듈을 포함하고, 정수 입력 벡터는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 정수 입력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖는다. 인코더는 정수 입력 벡터로부터 리딩 부호를 추출하기 위한 추출 모듈을 더 포함한다. 리딩 부호는 정수 입력 벡터의 단말기의 비-제로 계수의 부호이다. 단말기의 비-제로 계수는 정수 입력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이다. 인코더는 피라미드 벡터 양자화 열거 방식을 이용하여 정수 입력 벡터를 출력 인덱스로 인덱싱하기 위한 인덱싱 모듈을 더 포함하고, 리딩 부호와 함께 출력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 피라미드 벡터 양자화 열거 방식은 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계된다. 인코더는 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 출력 인덱스를 발신 비트 스트림으로 출력하기 위한 출력 모듈을 더 포함한다.
제 7 양태에 따르면, 오디오/비디오 신호 샘플의 디코딩을 위한 디코더가 제공된다. 디코더는 착신 비트 스트림으로부터 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 입력 인덱스를 수신하기 위한 수신기를 포함한다. 리딩 부호 및 입력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타낸다. 리딩 부호는 생성될 정수 출력 벡터에서의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 오디오/비디오 신호 샘플을 나타낸다. 정수 출력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖는다. 단말기의 비-제로 계수는 정수 출력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이다. 디코더는 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식을 이용하여 입력 인덱스를 정수 출력 벡터로 디인덱싱하기 위한 디인덱싱 모듈을 더 포함하고, 열거 방식에 의해 생성되는 입력 인덱스는 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계된다. 디코더는 수신된 리딩 부호에 따라 정수 출력 벡터에 단말기의 비-제로 계수의 부호를 할당하기 위한 할당 모듈을 더 포함한다. 디코더는 정수 출력 벡터를 출력하기 위한 출력 모듈을 더 포함한다.
제 8 양태에 따르면, 제 4 또는 제 6 양태에 따른 인코더 또는 및/또는 제 5 또는 제 7 양태에 따른 디코더를 포함하는 네트워크 노드가 제공된다.
제 9 양태에 따르면, 제 4 또는 제 6 양태에 따른 인코더 또는 및/또는 제 5 또는 제 7 양태에 따른 디코더를 포함하는 사용자 장비가 제공된다.
제 10 양태에 따르면, 오디오/비디오 신호 샘플의 인코딩을 위한 컴퓨터 프로그램이 제공되며, 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서가 정수 입력 벡터를 획득하도록 하며, 정수 입력 벡터는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타낸다. 정수 입력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖는다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서가 정수 입력 벡터로부터 리딩 부호를 추출하도록 하는 명령어를 더 포함한다. 리딩 부호는 정수 입력 벡터의 단말기의 비-제로 계수의 부호이다. 단말기의 비-제로 계수는 정수 입력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서가 피라미드 벡터 양자화 열거 방식을 이용하여 정수 입력 벡터를 출력 인덱스로 인덱싱하도록 하는 추가의 명령어를 포함하고, 상기 리딩 부호와 함께 출력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타낸다. 피라미드 벡터 양자화 열거 방식은 상기 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계된다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서가 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 출력 인덱스를 발신 비트 스트림으로 출력하도록 하는 추가의 명령어를 포함한다.
제 11 양태에 따르면, 오디오/비디오 신호의 디코딩을 위한 컴퓨터 프로그램이 제공되며, 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서가 착신 비트 스트림으로부터 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 입력 인덱스를 수신하도록 하는 명령어를 포함한다. 리딩 부호 및 입력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타낸다. 리딩 부호는 생성될 정수 출력 벡터에서의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 오디오/비디오 신호 샘플을 나타낸다. 정수 출력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖는다. 단말기의 비-제로 계수는 상기 정수 출력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서가 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식을 이용하여 입력 인덱스를 정수 출력 벡터로 디인덱싱하도록 하는 추가의 명령어를 포함한다. 열거 방식에 의해 생성되는 입력 인덱스는 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계된다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서가 수신된 리딩 부호에 따라 단말기의 비-제로 계수의 부호를 할당하도록 하는 추가의 명령어를 포함한다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서가 정수 출력 벡터를 출력하도록 하는 추가의 명령어를 포함한다.
제 12 양태에 따르면, 제 10 및 제 11 양태 중 적어도 하나의 컴퓨터 프로그램을 포함하는 캐리어가 제공된다. 캐리어는 전자 신호, 광학 신호, 전자기 신호, 자기 신호, 전기 신호, 무선 신호, 마이크로파 신호, 또는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 중 하나이다.
본 명세서에 제시된 기술에 따른 하나의 장점은 필요한 인덱싱 오프셋에 필요한 동적 범위를 감소시켜, 이에 의해 이용된 하드웨어의 수용된 비트 크기에 대한 요구를 감소시킨다는 것이다.
인덱싱 알고리즘은 바람직하게는 반복적으로 PVQ 구조 및 인덱스를 리딩 부호 섹션으로 분해한다. 이러한 분해는 인덱싱하도록 발견된 PVQ 벡터의 비-제로 요소의 수와 무관하게 항상 하나의 리딩 부호가 추출되는 방식으로 이루어진다. 이러한 낮은 복잡한 부호 추출은 실행 시간 계산된 PVQ 인덱싱 오프셋에 대한 감소된 동적 범위를 더 생성할 수 있다.
하나의 특정 예로서, 개선된 인덱싱 및 디인덱싱 알고리즘은 전체 MOPS, RAM, ROM 및 프로그램 판독 전용 메모리(P-ROM)의 관점에서 추가적인제한 비용으로 32 비트 DSP 하드웨어의 33 비트 PVQ-인덱스의 이용을 가능하게 할 것이다. 더욱이, 이러한 알고리즘은 부호화된 32 비트 산술만을 지원하는 DSP 하드웨어의 32 비트 PVQ-인덱스의 이용을 가능하게 할 것이다.
다른 장점은 상세한 설명을 읽을 때 이해될 것이다.
실시예는 이의 추가 목적 및 장점과 함께 첨부된 도면과 함께 취해진 다음의 설명을 참조함으로써 최상으로 이해될 수 있다.
도 1은 예시적인 오디오 코딩 시스템의 개략적인 예시도이다.
도 2는 인코더의 실시예의 개략적 블록도이다.
도 3은 디코더의 실시예의 개략적 블록도이다.
도 4는 오프셋 및 구조에서의 벡터의 총수에 대한 관계의 실시예의 테이블형(tabled) 구조도이다.
도 5는 오디오/비디오 샘플들의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱을 위한 방법의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 6은 일반적인 레벨의 MPVQ 인덱싱의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 7a-7b는 MPVQ 인덱스 합성을 위한 방법의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 8은 기본 MPVQ 반복의 실시예의 고레벨의 테이블형 구조도이다.
도 9는 차원을 증가시키기 위한 재귀 오프셋/MPVQ-A/U 오프셋 재귀(offset recursion)의 3개의 실시예의 조합의 단계의 흐름도이다.
도 10은 오디오/비디오 샘플의 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱을 위한 방법의 실시예의 단계의 흐름도를 도시한다.
도 11은 MPVQ의 디인덱싱의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 12는 크기 및 오프셋을 찾기 위한 절차의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 13은 MPVQ 인덱스 분해의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 14는 다음 계수의 진폭을 찾기 위한 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 15는 다음의 리딩 부호를 찾고, 추출된 부호 정보를 제거하기 위한 절차의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 16은 1 차원 미만에 대한 오프셋 업데이트를 위한 절차의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 17a는 일반적인 일부 하드웨어 비트 제한을 위한 PVQ 코드워드의 개요를 제시하는 다이어그램이다.
도 17b는 상이한 BIT제한치를 가진 최적의 PVQ 코드워드 양자화기에 대한 비트/샘플의 관련된 R 값의 개요를 제시한 다이어그램이다.
도 17c는 PVQ의 생성된 형상 정합 능력에 직접 상관되는 대응하는 달성 가능한 펄스 밀도를 나타내는 다이어그램이다.
도 17d는 종래의 샘플 방식 PVQ 및 새로운 방식 MPVQ에 대한 인덱싱/디인덱싱 시에 최악의 경우의 MOPS 명령어 트레이드오프(trade-off)를 예시한 다이어그램이다.
도 18은 사전 추출된 리딩 부호를 이용한 MPVQ 인덱스 합성의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 19는 부호 추출 함수의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 20은 인코더의 실시예를 개략적으로 도시한다.
도 21은 디코더의 실시예를 개략적으로 도시한다.
도 22는 인코더의 실시예를 개략적으로 도시한다.
도 23은 디코더의 실시예를 개략적으로 도시한다.
도 1은 예시적인 오디오 코딩 시스템의 개략적인 예시도이다.
도 2는 인코더의 실시예의 개략적 블록도이다.
도 3은 디코더의 실시예의 개략적 블록도이다.
도 4는 오프셋 및 구조에서의 벡터의 총수에 대한 관계의 실시예의 테이블형(tabled) 구조도이다.
도 5는 오디오/비디오 샘플들의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱을 위한 방법의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 6은 일반적인 레벨의 MPVQ 인덱싱의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 7a-7b는 MPVQ 인덱스 합성을 위한 방법의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 8은 기본 MPVQ 반복의 실시예의 고레벨의 테이블형 구조도이다.
도 9는 차원을 증가시키기 위한 재귀 오프셋/MPVQ-A/U 오프셋 재귀(offset recursion)의 3개의 실시예의 조합의 단계의 흐름도이다.
도 10은 오디오/비디오 샘플의 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱을 위한 방법의 실시예의 단계의 흐름도를 도시한다.
도 11은 MPVQ의 디인덱싱의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 12는 크기 및 오프셋을 찾기 위한 절차의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 13은 MPVQ 인덱스 분해의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 14는 다음 계수의 진폭을 찾기 위한 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 15는 다음의 리딩 부호를 찾고, 추출된 부호 정보를 제거하기 위한 절차의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 16은 1 차원 미만에 대한 오프셋 업데이트를 위한 절차의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 17a는 일반적인 일부 하드웨어 비트 제한을 위한 PVQ 코드워드의 개요를 제시하는 다이어그램이다.
도 17b는 상이한 BIT제한치를 가진 최적의 PVQ 코드워드 양자화기에 대한 비트/샘플의 관련된 R 값의 개요를 제시한 다이어그램이다.
도 17c는 PVQ의 생성된 형상 정합 능력에 직접 상관되는 대응하는 달성 가능한 펄스 밀도를 나타내는 다이어그램이다.
도 17d는 종래의 샘플 방식 PVQ 및 새로운 방식 MPVQ에 대한 인덱싱/디인덱싱 시에 최악의 경우의 MOPS 명령어 트레이드오프(trade-off)를 예시한 다이어그램이다.
도 18은 사전 추출된 리딩 부호를 이용한 MPVQ 인덱스 합성의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 19는 부호 추출 함수의 실시예의 단계의 흐름도이다.
도 20은 인코더의 실시예를 개략적으로 도시한다.
도 21은 디코더의 실시예를 개략적으로 도시한다.
도 22는 인코더의 실시예를 개략적으로 도시한다.
도 23은 디코더의 실시예를 개략적으로 도시한다.
본 실시예는 이의 추가 목적 및 장점과 함께 첨부된 도면과 함께 취해진 다음의 설명을 참조함으로써 최상으로 이해될 수 있다.
도면의 전반에 걸쳐, 유사하거나 대응하는 요소에 대해 동일한 참조 부호가 사용된다.
인덱싱 알고리즘은 PVQ 구조 및 인덱스를 리딩 부호 섹션으로 반복적으로 분해한다. 분해는 발견된 PVQ 벡터의 비-제로 요소의 수와 무관하게 항상 하나의 리딩 부호가 추출되는 방식으로 이루어진다. 이러한 낮은 복잡한 부호 추출은 추가로 실행 시간 계산된 PVQ 인덱싱 오프셋에 대한 감소된 동적 범위의 생성을 가능하게 한다.
PVQ 인덱싱 오프셋은 PVQ 인덱스 합성 및 PVQ 인덱스 분해에 이용된다. 구조화된 PVQ 양자화기가 본질적으로 차원(l) 및 단위 펄스(k)의 큰 변화 및 따라서 비트 레이트의 큰 변화를 처리할 수 있음에 따라, 오프셋은 보통 인코딩될 현재의 차원 및 단위 펄스의 현재 수에 대해서만 계산된다. 비트 레이트는 log2(NPVQ(l,k))에 대응하며, 상당량의 가능한 PVQ 오프셋을 생성한다. 오프셋은 동적 RAM에 저장된다. 그러나, l,k-제한된 PVQ 양자화기 구현은 인덱싱/디인덱싱 오프셋을 저장하기 위해 테이블 조사(table lookup)를 이용할 수 있다.
제안된 기술의 더 나은 이해를 위해, 부록 A에서 수집된 IETF/OPUS 검색/인덱싱/디인덱싱의 종래 기술의 설명의 추출을 참조하는 것이 유용할 수 있다.
도 1에서, 본 설명에서 제시된 방식을 이용하는 예시적인 오디오 코딩 시스템이 설명된다. 이것은 MPVQ 인덱싱 및 디인덱싱을 이용하는 인코더(10) 및 디코더(60)를 가진 예시적인 오디오 코덱 시스템이다. 제 1 부분은 인코더(10)에 포함된 부분에 대응하고, 도면의 제 2 부분은 디코더(60)에 포함된 부분에 대응한다. 입력 샘플(1)은 인코더(10)에 제공된다. 인코더(10)는 적어도 MPVQ 인덱스 및 리딩 부호로서 입력 벡터를 나타내는 비트 스트림(2)을 제공한다. 바람직하게는 인코더(10)로부터의 비트 스트림(2)과 본질적으로 동일한 비트 스트림(2')은 디코더(60)에 제공되며, 디코더는 MPVQ 인덱스 및 리딩 부호를 재구성된 샘플(3)로 디코딩한다. 통상적으로, MPVQ 인덱스 및 리딩 부호는 별도의 코드워드로서 제공된다.
인코더(10)의 실시예는 도 2에 더욱 상세히 도시된다. 오디오/비디오 샘플(x)을 나타내는 입력 샘플(1)이 수신된다. 놈(norm) 계산기(12)에서, 놈 계수(g)가 계산된다. 놈 양자화기(14)는 입력 벡터의 놈을 나타내는 놈 양자화 비트(NORMQ 비트)를 생성한다. 이러한 비트는 통상적으로 비트 스트림에 포함되도록 제공된다. 입력 벡터는 놈 인자에 의해 정규화된 벡터(4)로 정규화된다. 놈 양자화기(14)는 또한 선택적으로 놈 인자를, 예를 들어 NORMQ 비트로서 비트 할당 섹션(16)에 제공하며, 이러한 비트 할당 섹션(16)은 조사 테이블로부터 N 및 K의 적절한 값, 즉, 정수 벡터의 차원 및 단위 펄스의 총 수를 계산하거나 검색한다. 이러한 값은 선택적으로 발신 비트 스트림에 제공될 수 있거나 수신측에서 비트 스트림의 이전의 파라미터로부터 도출될 수 있다. PVQ 형상 검색 섹션(18)은 정규화된 벡터(4)를 PVQ에 대한 정수 입력 벡터(5)로 변환한다. 정수 입력 벡터(5)는 실제 MPVQ 인덱싱이 일어나는 MPVQ 인덱싱 섹션(20)에 제공된다. 이것은 아래에서 더 상세히 논의될 것이다. 제 1 코드워드로서의 리딩 부호(15), 및 제 2 코드워드로서의 출력 인덱스, 통상적으로 MPVQ 크기를 수반하는 MPVQ 인덱스(25)는 MPVQ 인덱싱 섹션(20)으로부터 비트 스트림 멀티플렉서(MUX)(30)로 출력된다. 거기에, 상이한 정보량은 비트 스트림 MUX(30)으로부터 출력되는 단일 비트 스트림(2)으로 병합된다.
디코더(60)의 실시예는 도 3에서 더욱 상세히 도시된다. 착신 비트 스트림(2')은 비트 스트림 DEMUX(80)에 제공된다. 여기서, 정보의 상이한 부분은 부분으로 분할된다. N 및 K 값 또는 NORMQ 비트와 같은 비트 할당을 지원하는 정보는 N 및 K의 관련 값을 크기/오프셋 계산 섹션(64) 및 MPVQ 디인덱싱 섹션(70)으로 출력하는 비트 할당 섹션(62)에 제공된다. 크기/오프셋 계산 섹션(64)은 통상적으로 MPVQ 크기를 수반하고, MPVQ 디인덱싱 섹션(70)에 제공되는 재구성된 MPVQ 인덱스(25')의 정보(25')로부터 얻어진 MPVQ 크기 뿐만 아니라 N 및 K 값에 기초하여 오프셋(8)을 계산한다. 제 2 코드워드로서 재구성된 MPVQ 인덱스(25')와 제 1 코드워드로서 재구성된 리딩 부호(15')는 또한 실제 MPVQ 디인덱싱이 일어나는 MPVQ 디인덱싱 섹션(70)에 제공된다. 이것은 아래에서 더욱 상세히 논의될 것이다. 인코더의 정수 입력 벡터의 재구성인 정수 출력 벡터(6')는 정규화가 확보되는 단위 에너지 정규화 섹션(68)으로 출력된다. 놈 반양자화기(de-quantizer)(66)는 놈 인자 
를 제공하기 NORMQ 비트를 이용한다. 그 후, 놈 인자는 원래의 오디오/비디오 샘플의 재구성된 샘플(3)인 최종 출력 벡터 
를 형성하는 데 이용된다.
MPVQ 방식은 도 2 및 도 3의 특정 시스템으로 제한되지 않고, 또한 임의의 PVQ 기반의 양자화 시스템, 예를 들어 선형 예측(LP) 보코더 또는 비디오 코덱에서의 변환 도메인 계수의 인덱싱을 위해 채용될 수 있다는 것이 주목되어야 한다.
예를 들어, 도 2 및 도 3에서, "BITSTREAM MUX"및 "BITSTREAM DEMUX" 블록은 본 발명의 다른 곳에서 설명되는 바와 같이 PVQ 인덱스 절단 손실을 제한하기 위해 각각 산술 인코더 및 디코더를 채용할 수 있다. "MUX" 및 "DEMUX" 블록은 MPVQ(n, k) 코드워드에 대한 비트의 오른쪽 숫자를 추출할 수 있도록 각각의 짧은 PVQ 코드워드의 정수 크기(MPVQ 크기)를 알 필요가 있다. 산술 인코더/디코더 없이, MUX/DEMUX는 MPVQ(n, k) 짧은 코드워드에 대한 비트 스트림을 구문 분석(parsing)할 때 ceil(log2(MPVQ-size)) 전체 비분수 비트를 이용할 것이다. 산술 인코더/디코더 쌍을 이용하여, 산술 인코더/디코더 쌍에 의해 사용된 비트 해상도 및 분포 함수는 "MUX" 및 "DEMUX 블록"에 의해 이용되는 분수 비트를 결정할 것이다. 산술 인코더/디코더 쌍은 또한 비트 스트림으로부터 디코딩되는 (지금 분수) 비트를 구문 분석하는 방법을 결정하기 위해 정수 MPVQ 크기를 필요로 할 것이다.
이러한 연산은 당업자에 의해 공지되어 있고, PVQ 시스템의 자연스러운 부분일 것으로 추정된 나머지 설명에 나타나 있다.
도 2에서, 인코더에서, MPVQ 크기는 MPVQ 인덱싱 루프의 부분으로서 계산되고, 그 후에 MUX에 제공된다. 도 3에서, 디코더에서, MPVQ 오프셋 및 MPVQ 크기를 계산하는 함수가 먼저 호출되고, 그리고 나서, 코드워드가 이러한 정수의 크기 정보를 이용하여 MUX로부터 추출된다. 그 후, 추출된 인덱스(제 2 코드워드) 및 초기 오프셋이 MPVQ 디인덱싱 블록에 제공된다.
도 2 및 도 3의 인코더 부분 및/또는 디코더 부분은 일부 응용에서 통신 네트워크의 노드 또는 사용자 장비로 구성될 수 있다. 통신 네트워크의 노드는 예를 들어 무선 네트워크 노드, 예를 들어 기지국일 수 있다. 인코더 부분과 디코더 부분 사이의 통신은 유선 및/또는 무선 송신에 의해 수행될 수 있다. 인코더 부분 및 디코더 부분은 또한 별도로 동작할 수 있다. 예를 들어, 인코더 부분은 기록 장비의 부분일 수 있고, 생성된 비트 스트림은 장래의 사용을 위해 저장될 수 있다. 마찬가지로, 디코더 부분은 예를 들어 저장소로부터 비트 스트림을 검색하여, 그것을 오디오/비디오 신호로 디코딩하는 재생 장비의 부분일 수 있다.
MPVQ 열거 방법의 일 실시예는 발명의 조합된 크기 및 단일 리딩 부호 비트 기반 열거 NPVQ(l,k) = 2* NMPVQ(l,k)를 이용하며, MPVQ 방식은 바람직하게는 반복 부가적인 크기 열거(iterative additive magnitude enumeration)를 이용하며, 더욱 바람직하게는 나머지 벡터의 제 1 비-제로 요소의 확립된 리딩 부호에 기초한다.
종래 기술의 IETF/OPUS-코덱은 행별(row-by-row), 직접 행 오프셋 계산 재귀, 랩핑 곱셈(wrapping multiplication)을 통해 빠르고 정확한 정수 나눗셈, 또한 직접 비재귀 방정식 오프셋 및 크기 계산(차원 1 및 단위 펄스의 수 k가 이러한 직접 계산을 허용할 정도로 낮은 경우)을 개선하는 원래의 피셔 열거(Fischer enumeration)의 최적화된 버전을 이용한다. IETF/OPUS-Audio PVQ-구현 및 OPUS-c-코드 참조의 RFC-텍스트 설명 추출을 위한 부록 A를 참조한다. OPUS의 구현 복잡성을 줄이기 위해, PVQ 코드워드에 대한 최대 인덱스 값은 232-1(많은 데스크탑 컴퓨터에 대한 통상적인 형식은 부호 없는 32 비트 정수 연산으로 나타낼 수 있는 인덱스 값)로 제한된다.
현재 제시된 기술의 제 1 부분에서, 리딩 부호 접근 방식을 이용하는 리딩 부호 모듈러 PVQ(MPVQ) 열거가 설명된다. 이러한 새로운 개선된 MPVQ 열거는 동일한 일반적인 기술(예를 들어, 행별, 직접 행 오프셋 계산 재귀, 정확한 정수 나눗셈, 및 직접 비재귀 방정식 오프셋 및 크기 계산)을 이용하지만, 다른 재귀 방정식을 이용함으로써 이루어진다. 오프셋 및 크기 계산의 동적은 짧은 PVQ-코드워드 인덱싱의 효율적인 구현을 가능하게 하여 효율적으로 인덱싱 및 디인덱싱될 수 있는 코드워드에서의 엔트리의 수의 두 배 크기(1 비트 이상)가 감소된다.
이러한 인덱싱/디인덱싱 개선은 특정 예에서 33 비트 인덱스에 대한 낮은 복잡성 할당 절차를 가능하게하고, 1 비트에 의해 이용될 수 있는 (또는 대안적으로 하나가 32 비트 스패닝 PVQ에 대한 부호화된 연산을 이용할 수 있도록 열거를 수정함으로써 1+31 비트로 유지할 수 있는) 가장 큰 가능한 PVQ를 연장하려고 한다.
리딩 제로를 갖지 않고, 리딩 값 k를 갖지 않고, 리딩 양의 값을 갖고, 양의 리딩 부호를 갖는 오프셋 파라미터 U(n,k)를 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로 정의한다. 리딩 부호는 재귀의 방향으로의 현재 값 후에 마주치는 제 1 부호이다.
양의 리딩 값 k를 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 오프셋 파라미터 A(n,k)를 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로 정의한다.
그 후, A(n,k) = 1 + 2*U(n,k)가 따른다. "1"은 단일 초기 "k" 값 벡터에서 나오고, 인수 "2"는 다음 리딩 부호의 양 및 음의 부호 가능성에 기인한다. A(n, k)는 또한 (NPVQ(n,k-1) + NPVQ(n-l ,k-l))/2과 동일하고, 종래 기술의 인덱싱 오프셋으로서 이용된 합과 동일하다.
U(n,k)와, NMPVQ(n,k) 벡터를 가진 MPVQ(n,k) 구조에서의 벡터의 총 수에 대한 관계의 테이블형 구조도의 도 4를 참조한다. 이 도면은 다음 리딩 부호 정보의 최하위 비트(LSB)의 제 1 "인터리빙(interleaving)"을 이용하여 바람직한 LSB의 리딩 부호 열거 변동을 포함하는 기본 MPVQ-반복의 실시예의 고레벨 개략도를 도시한다. 바람직한 솔루션에서, 리딩 부호 인터리빙은 각 pos[0] 고유 진폭 k_delta, 예를 들어 k_delta=k-1 또는 k-2 블록에 대해 수행된다. pos[0] 값 = "k"에 대해, 모든 단위 펄스는 pos[0]에서 소비되고, 반복은 중지할 수 있다. 비-제로, 양 또는 음의 다음 리딩 부호인 pos[0] 값에 대해, 제 1 발생된 비-제로 위치 부호는 1 비트의 정보를 필요로 한다. 이것은 항상 크기가 균등한(even sized) "2*U(n-k)" 서브섹션에 LSB 비트로 저장된다. pos[0] 값 = "k"에 대해, 반복은 임의의 새로운 리딩 부호 정보없이 pos[0]로 확장된다.
이러한 제 1 부분의 기본 인덱싱/열거 접근 방식은 다음에서 설명된다. 인덱싱/열거할 PVQ 벡터는 범위 [0...2B +1-1] 내에 있는 것으로 알려져 있고, B+1 비트에 맞게 된다. 여기서, B= 32 비트는 현재 DSP 하드웨어에 대해 통상적이다. 예를 들어, 하나가 PVQ(N,K), 즉, 차원 N, K 단위 펄스를 가질 경우, 인덱스 수 NPVQ <= (2B+1-1)이다.
도 5는 오디오/비디오 샘플의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱을 위한 방법의 실시예의 단계의 흐름도를 도시한다. 이러한 방법은 단계(400)에서 시작한다. 단계(402)에서, 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내는 정수 입력 벡터가 획득된다. 정수 입력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖는다. 단계(404)에서, 리딩 부호는 정수 입력 벡터로부터 추출된다. 리딩 부호는 정수 입력 벡터의 단말기의 비-제로 계수의 부호이다. 단말기의 비-제로 계수는 정수 입력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이다. 단계(406)에서, 정수 입력 벡터는 피라미드 벡터 양자화 열거 방식을 이용하여 출력 인덱스로 인덱싱되고, 리딩 부호와 함께 출력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타낸다. 피라미드 벡터 양자화 열거 방식은 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계된다. 대안적인 실시예에서, 단계(406)는 단계(404)와 조합하거나 단계(404) 전과 같이 동시에 수행될 수 있다. 단계(408)에서, 리딩 부호 및 출력 인덱스는 각각 제 1 코드워드 및 제 2 코드워드로서 발신 비트 스트림으로 출력된다. 절차는 단계(449)에서 종료한다.
특정 실시예에서, 인덱싱하는 단계(406)는 반복 열거 절차에 의해 수행된다. 다른 특정 실시예에서, 반복 열거 절차는 정수 입력 벡터의 하나의 현재 계수가 고려를 위해 선택되는 반복 단계의 반복을 포함한다. 반복 단계는 결과적으로 정수 입력 벡터의 현재 계수 전에 처리된 상기 정수 입력 벡터의 모든 계수와 관련되는 오프셋 파라미터를 찾는 단계, 및 오프셋 파라미터에 따라 누적된 인덱스를 증가시키는 단계를 포함한다. 이러한 반복은, 적어도 정수 입력 벡터의 계수가 고려되었을 때까지 현재 계수와 번갈아 선택되는 정수 입력 벡터의 계수로 계속된다. 반복 열거 절차는 모든 반복 단계가 종료된 후 출력 인덱스가 누적된 인덱스와 동일하게 설정되는 종료 단계를 포함한다.
도 6은 일반적인 레벨에 대한 MPVQ 인덱싱의 실시예를 도시한다. MPVQ 인덱싱의 송신 측 양태를 구현하는 상세한 블록도는 다음과 같다. MPVQ 인덱싱 프로세스는 단계(200)에서 시작한다. 단계(210)에서, VQ 차원 N 및 단위 펄스 K는 코덱 비트 할당 루프로부터 달성된다. 단계(220)에서, PVQ 벡터 "PVQ-vec"는 PVQ 검색으로부터 달성된다. 단계(230)에서, MPVQ 인덱스는 리딩 부호 비트와 MPVQ 크기를 찾음으로써 구성된다. 리딩 부호는 단계(240)에서 비트 스트림으로 전송되고, 인덱스는 단계(245)에서 비트 스트림으로 전송된다. 이러한 절차는 단계(249)에서 종료된다.
도 5의 흐름도와 비교하여, 단계(210 및 220)는 단계(402)에 포함되는 것으로 간주될 수 있다. 단계(404 및 406)는 마찬가지로 단계(230)에 포함되는 것으로 간주된다. 최종으로, 단계(240 및 250)는 단계(408)에 포함되는 것으로 간주된다.
도 7a-7b는 MPVQ 인덱스 합성의 실시예를 도시하고, 예를 들어 도 6의 단계(230)로 제공된다. 도 7a-7b에서, MPVQ 인덱스의 합성 및 리딩 부호 및 MPVQ 크기의 발견은 단계(300)에서 시작한다. 이러한 실시예는 LSB 위치에서 벡터의 다음 부호에 따른 솔루션에 기초한다. 단계(302)에서, 프로세스는 알려진 오프셋 반복의 기본 경우에 의해 초기화된다. 단계(304)에서, 현재의 위치 파라미터가 설정된다. 이러한 실시예에서 인덱싱은 벡터의 끝에서 처음을 향하여 실행된다. 인덱싱은 디인덱싱에 비해 역 위치 순서로 실행되며, 아래에서 더 참조한다. 이것은 리딩 부호에 의해 유발된 바와 같이 각 반복 단계에서 누적된 인덱스를 증가시킬 때, 누적된 인덱스에는 정수 입력 벡터의 이전의 리딩 부호에 따라 최하위 비트가 부여된다는 것을 의미한다.
대안적 실시예에서, 벡터 위치의 순서는 인덱싱 및 디인덱싱 사이에서 변경될 수 있다.
단계(306)에서, 누적된 인덱스는 0으로 초기화된다. 파라미터 k_acc는 분석되는 누적된 단위 펄스를 나타내고, 0으로 초기화된다. 플래그 got_sign_flag는 부호가 추출되는지, 또한 초기에 0으로 설정되는지의 여부를 나타낸다. 단계(308)에서, 벡터로부터의 현재 계수 "vec(pos)"는 파라미터 "val"로 간주된다. 단계(310)에서, 제 1 부호는 현재 계수가 0이 아닌 것으로 발견된 경우, 프로세스는 단계(312)로 계속하거나, 그렇지 않으면 프로세스는 단계(314)로 바로 계속한다. 단계(312)에서, 이전의 단계에서 저장된 리딩 부호 정보는 LSB에 배치된다. 이전 단계에서의 음의 부호는 값 next_sign_ind=1에 대응하고, 양의 부호는 값 next_sign_ind=0에 대응한다. 단계(314)에서, 현재 부호에 대한 검색이 시작된다. 값이 0인 경우, 새로운 부호가 존재하지 않고, 마지막 부호가 전송되어야 하며, 이는 프로세스가 (도 7b의) 단계(324)로 바로 계속한다는 것을 의미한다. 현재 계수가 0이 아닌 경우, 먼저 부호가 발견된 플래그는 단계(316)에서 설정된다. 이것은 실제로 제 1 부호에만 필요하지만, 본 실시예에서, 흐름을 단순화하기 위해, 비-제로 값이 발견될 때마다 플래그가 설정된다. 단계(318)에서, next_sign_ind, 즉 다음 부호의 표시기(indicator)는 양의 부호를 나타내도록 설정된다. 단계(320)에서, 현재 계수의 값은 실제로 양인지가 체크된다. 그와 같은 것으로 발견되면, 흐름은 단계(324)로 계속하고, 그렇지 않으면, 단계 next_sign_ind, 즉 다음 부호의 표시기는 음의 부호를 나타내기 위해 변경된다.
단계(324)에서, 누적된 인덱스는 현재 차원 n과, 분석되는 누적된 단위 펄스에 기초하여 오프셋 값에 따라 증가된다. 다시 말하면, 누적된 인덱스에는 차원 n 및 k_acc의 L1-놈의 정수 벡터의 수에 대응하고, 양의 리딩 값을 가지며, 리딩 제로를 갖지 않는 수가 합산된다. 본 실시예에서, A 오프셋은 누적된 인덱스의 수정을 위해 이용된다. 아래에 더 논의되는 바와 같이, 다른 실시예에서, U 오프셋이 대신에 이용될 수 있거나, A 및 U 오프셋의 조합이 이용될 수 있다. 단계(326)에서, 그 후, k_acc 파라미터는 현재 계수의 값을 가산함으로써 업데이트된다. 벡터 내의 모든 위치가 고려되지 않았다면, 즉 파라미터 "pos"가 0보다 크고, 다음 반복이 준비된다. 단계(330)에서, 아래에 더 상세히 논의되는 바와 같이, 차원이 증가되고, 오프셋이 업데이트된다. 단계(332)에서, 현재 계수의 위치는 한 단계 감소된다. 그 다음, 프로세스는 고려될 정수 입력 벡터로부터 새로운 현재 계수로 다른 반복을 위한 단계(308)로 복귀한다(도 7a).
벡터의 모든 위치가 고려된 경우, 흐름은 리딩 부호가 현재 다음 부호 표시와 동일하게 설정되는 단계(334)로 계속된다. 다시 말하면, 벡터의 바로 제 1 부호는 누적된 인덱스에 포함되지 않았고, 인덱싱의 나머지에 영향을 주지 않는 별도의 파라미터로서 추출된다. 이것은 이용되는 피라미드 벡터 양자화 열거 방식이 제 1 비-제로 계수의 부호를 무시하는 것을 의미한다. 대신에, 이러한 부호는 인덱싱 프로세스로부터 "푸시(push)" 아웃(out)되고, "리딩 부호" 또는 "lead_sign"로 나타낸다. 다른 부호는 통상적으로 또한 반복 동안 추출되지만, 또한 인덱스 누적에 영향을 미칠 것이다. 마지막으로, 단계(336)에서, 본 실시예에서 두 상이한 방법으로 수행될 수 있는 MPVQ 크기가 계산된다. 누적된 인덱스는 MPVQ 피라미드 벡터 양자화 열거 방식의 출력 인덱스로서 이러한 절차에서 빠져나간다. 절차는 단계(349)에서 종료한다.
위의 구조는 하나의 단계가 코딩될 비-제로 벡터 값의 모두 부호를 선택된 방향으로 다음 비-제로 계수로 시프트하도록 동작한다. 다음 위치가 없는 경우, 즉 프로세스는 원래의 벡터 외부에 있고, 이러한 부호를 나머지 lead_sign로서 저장한다. 이러한 부호 시프팅은 아래에서 더 알 수 있는 바와 같이 별도의 전처리 단계, 상술한 바와 같이 전체 차원 반복 루프 내에서 바람직한 실시예로 수행될 수 있다. lead_sign(+1 또는 -1)는 이제 비트 스트림 내의 별도의 비트, lead_sign_ind(0 또는 1)로서 전송될 수 있다.
나머지 시프트된 부호 및 원래 벡터의 진폭은 항상 정확히 하나의 부호가 원래의 PVQ 벡터로부터 추출되었고/되었거나 시프트되었다는 사실을 이용하는 수정된 인덱싱/열거 방식으로 인코딩된다. 이러한 추출은 원래의 PVQ 타겟 벡터 PVQ-vec에서의 비-제로 요소의 수와 무관하다.
도 7a 및 도 7b의 구조의 이해를 지원하기 위해 3개의 예가 본 명세서에서 아래에 설명된다. 이러한 예는 제한된 설명을 유지하고, 전체 예를 인지할 수 있게 하기 위해 복잡성이 매우 낮다. 그러나, 통상적인 실제 예에서, 차원 및 단위 펄스의 수는 훨씬 더 높다. 그러나, 원리는 동일하다.
제 1 예에서, 차원 N=3 및 단위 펄스의 수 K=5를 갖는 것은 [2,2,-1]의 정수 입력 벡터를 고려한다. 초기화는 수행되고, "pos"는 "2"로 설정되고, 인덱스 k_acc는 "0"로 설정되고, 차원 n = 1, got_sign_flag는 설정되지 않는다(= 0). 제 1 값 "val"은 벡터의 계수 2로서, 즉 -1로서 선택된다. (벡터의 계수는 숫자: 0, 1 및 2가 매겨진다). 비-제로 값이 아직 평가되지 않았기 때문에, 부호는 추출되지 않았으며, 흐름은 탐지된 부호에 기초하여 인덱스의 조정을 스킵(skip)한다. 흐름은 이에 의해 제로와 동일하지 않은 값 "val"의 평가로 직접 전달한다. 이것은 설정될 부호 플래그를 트리그(trig)한다. 제 1 부호는 탐지되었고, next_sign_ind는 탐지된 부호에 따라 설정되고, 이 경우에 next_sign_ind=1, 즉 음의 값(-1)이다. 그 다음, 누적된 인덱스는 차원 1 및 0의 L1-놈의 정수 벡터의 수에 대응하고, 양의 리딩 값을 가지며, 리딩 제로를 갖지 않는 오프셋 A(1,0)에 의해 합산된다. A(1,0)는 0과 동일하다. 누적된 인덱스는 이제 인덱스=0이다. 그 다음, 누적된 k-파라미터 k_acc는 "val"의 절대값, 즉 1 단위, 즉 k_acc=1만큼 업데이트된다.
다음 반복은 1만큼 수 n, 즉 n=2를 증가시키고, 1만큼 위치 표시기 "pos", 예를 들어 pos=1을 감소시킴으로써 준비된다. 흐름은 단계(308)로 복귀하고, 위치 1의 새로운 값은 선택되며, 즉, 본 예에서는 val=vec(l)=2이다. 부호 플래그 "got_sign_flag"는 부호가 탐지된 것을 나타내고, 현재 값 "val"이 제로와 동일하지 않기 때문에, "next_sign_ind"는 LSB로서 누적된 인덱스 "index"에 추가되고, 1의 누적된 인덱스(=2*0+1)를 부여한다. 흐름은 다시 제로와 동일하지 않은 값 "val"의 평가로 계속한다. next_sign_ind는 탐지된 부호에 따라 설정되고, 이 경우에 next_sign_ind=0, 즉 양의 값(2)이다. 그 다음, 누적된 인덱스는 차원 2 및 1의 L1-놈의 정수 벡터의 수에 대응하고, 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 오프셋 A(2,1)에 의해 합산된다. A(2,1)는 1과 동일하다. 누적된 인덱스는 이제 인덱스=2이다. 그 다음, 누적된 k-파라미터 k_acc는 vec(1)의 절대값, 즉 2 단위, 즉 k_acc=3에 의해 업데이트된다.
다음 반복은 1만큼 수 n, 즉 n=3을 증가시키고, 1만큼 위치 표시기 "pos", 예를 들어 pos=0을 감소시킴으로써 준비된다. 흐름은 단계(308)로 복귀하고, 위치 0의 새로운 값은 선택되며, 즉, 본 예에서는 val=vec(0)=2이다. 부호 플래그 "got_sign_flag"는 부호가 탐지된 것을 나타내고, 현재 값 "val"이 제로와 동일하지 않기 때문에, "next_sign_ind"는 LSB로서 누적된 인덱스 "index"에 추가되고, 4의 누적된 인덱스(=2*2+0)를 부여한다. 흐름은 다시 제로와 동일하지 않은 값 "val"의 평가로 계속한다. next_sign_ind는 탐지된 부호에 따라 설정되고, 이 경우에 next_sign_ind=0, 즉 양의 값(2)이다. 그 다음, 누적된 인덱스는 차원 3 및 3의 L1-놈의 정수 벡터의 수에 대응하고, 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 오프셋 A(3,3)에 의해 합산된다. A(3,3)는 13과 동일하다. 누적된 인덱스는 이제 인덱스=17이다. 그 다음, 누적된 k-파라미터 k_acc는 "val"의 절대값, 즉 2 단위, 즉 k_acc=5에 의해 업데이트된다.
누적된 k_acc는 이제 최대 K=5와 동일하고, 벡터의 모든 위치가 고려된다. 따라서, 출력 인덱스는 현재 누적된 인덱스, 즉 출력 인덱스 17와 동일하다. 마지막 식별된 부호는 여전히 누적된 인덱스에 포함되지 않고, 대신에 별도의 파라미터, 즉, 리딩 부호 = "+1"(next_sign_ind=0)로서 추출된다.
제 2 예에서, 차원 N=3 및 단위 펄스의 수 K=5를 갖는 것은 [-4,0,-1]의 정수 입력 벡터를 고려한다. 초기화는 수행되고, "pos"는 "2"로 설정되고, 인덱스 k_acc는 "0"로 설정되고, 차원 n = 1, got_sign_flag는 설정되지 않는다(= 0). 제 1 값 "val"은 벡터의 계수 2로서, 즉 -1로서 선택된다. 비-제로 값이 아직 평가되지 않았기 때문에, 부호는 추출되지 않았으며, 흐름은 탐지된 부호에 기초하여 인덱스의 조정을 스킵한다. 흐름은 이에 의해 제로와 동일하지 않은 값 "val"의 평가로 직접 전달한다. 이것은 설정될 부호 플래그를 트리그한다. 제 1 부호는 탐지되었고, next_sign_ind는 탐지된 부호에 따라 설정되고, 이 경우에 next_sign_ind=1, 즉 음의 값(-1)이다. 그 다음, 누적된 인덱스는 차원 1 및 0의 L1-놈의 정수 벡터의 수에 대응하고, 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 오프셋 A(1,0)에 의해 합산된다. A(1,0)는 0과 동일하다. 누적된 인덱스는 이제 인덱스=0이다. 그 다음, 누적된 k-파라미터 k_acc는 "val"의 절대값, 즉 1 단위, 즉 k_acc=1만큼 업데이트된다.
다음 반복은 1만큼 수 n, 즉 n=2를 증가시키고, 1만큼 위치 표시기 "pos", 예를 들어 pos=1을 감소시킴으로써 준비된다. 흐름은 단계(308)로 복귀하고, 위치 1의 새로운 값은 선택되며, 즉, 본 예에서는 val=vec(l)=0이다. 부호 플래그 "got_sign_flag"는 부호가 탐지된 것을 나타내지만, 현재 값 "val"이 제로와 동일하기 때문에, "next_sign_ind"는 다음 반복을 위해 저장된다. 흐름은 제로와 동일한 값 "val"의 평가로 계속한다. 따라서, next_sign_ind는 변경되지 않는다. 그 다음, 누적된 인덱스는 차원 2 및 1의 L1-놈의 정수 벡터의 수에 대응하고, 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 오프셋 A(2,1)에 의해 합산된다. A(2,1)는 1과 동일하다. 누적된 인덱스는 이제 인덱스=1이다. 그 다음, 누적된 k-파라미터 k_acc는 "val"의 절대값, 즉 0 단위, 여전히 k_acc=1만큼 업데이트된다.
다음 반복은 1만큼 수 n, 즉 n=3을 증가시키고, 1만큼 위치 표시기 "pos", 예를 들어 pos=0을 감소시킴으로써 준비된다. 흐름은 단계(308)로 복귀하고, 위치 0의 새로운 값은 선택되며, 즉, 본 예에서는 val=vec(0)=-4이다. 부호 플래그 "got_sign_flag"는 부호가 탐지된 것을 나타내고, 현재 값 "val"이 제로와 동일하지 않기 때문에, 벡터 위치 2에서 나오는 "next_sign_ind"는 LSB로서 누적된 인덱스 "index"에 추가되고, 3의 누적된 인덱스(=2*1+1)를 부여한다. 흐름은 제로와 동일하지 않은 값 "val"의 평가로 계속한다. next_sign_ind는 탐지된 부호에 따라 설정되고, 이 경우에 next_sign_ind=1, 즉 음의 값(-4)이다. 그 다음, 누적된 인덱스는 차원 3 및 1의 L1-놈의 정수 벡터의 수에 대응하고, 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 오프셋 A(3,1)에 의해 합산된다. A(3,1)는 1과 동일하다. 누적된 인덱스는 이제 인덱스=4이다. 그 다음, 누적된 k-파라미터 k_acc는 "val"의 절대값, 즉 4 단위, 즉 k_acc=5에 의해 업데이트된다.
누적된 k_acc는 이제 최대 K=5와 동일하고, 벡터의 모든 위치가 고려된다. 따라서, 출력 인덱스는 현재 누적된 인덱스, 즉 출력 인덱스 4와 동일하다. 마지막 식별된 부호는 여전히 누적된 인덱스에 포함되지 않고, 대신에 별도의 파라미터, 즉, 리딩 부호 = "-1"(next_sign_ind=1)로서 추출된다.
제 3 예에서, 차원 N=3 및 단위 펄스의 수 K=5를 갖는 것은 [0,5,0]의 정수 입력 벡터를 고려한다. 초기화는 수행되고, "pos"는 "2"로 설정되고, 인덱스 k_acc는 "0"로 설정되고, 차원 n = 1, got_sign_flag는 설정되지 않는다(=0). 제 1 값 "val"은 벡터의 계수 2로서, 즉 0으로서 선택된다. 비-제로 값이 아직 평가되지 않았기 때문에, 부호는 추출되지 않았으며, 흐름은 탐지된 부호에 기초하여 인덱스의 조정을 스킵한다. 흐름은 이에 의해 제로와 동일한 값 "val"의 평가로 직접 전달한다. 이것은 부호 플래그의 트리깅(trigging)을 스킵한다. 따라서, 제 1 부호는 아직 탐지되지 않았다. 그 다음, 누적된 인덱스는 차원 1 및 0의 L1-놈의 정수 벡터의 수에 대응하고, 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 오프셋 A(1,0)에 의해 합산된다. A(1,0)는 0과 동일하다. 누적된 인덱스는 이제 인덱스=0이다. 그 다음, 누적된 k-파라미터 k_acc는 "val"의 절대값, 즉 0 단위, 즉 여전히 k_acc=0에 의해 업데이트된다.
다음 반복은 1만큼 수 n, 즉 n=2를 증가시키고, 1만큼 위치 표시기 "pos", 예를 들어 pos=1을 감소시킴으로써 준비된다. 흐름은 단계(308)로 복귀하고, 위치 1의 새로운 값은 선택되며, 즉, 본 예에서는 val=vec(l)=5이다. 부호 플래그 "got_sign_flag"는 부호가 아직 탐지되지 않은 것을 나타낸다. 흐름은 이에 의해 제로와 동일하지 않은 값 "val"의 평가로 직접 전달한다. 이것은 설정될 부호 플래그를 트리그한다. 제 1 부호는 이제 탐지되었고, next_sign_ind는 탐지된 부호에 따라 설정되고, 이 경우에 next_sign_ind=0, 즉 양의 값(5)이다. 그 다음, 누적된 인덱스는 차원 2 및 0의 L1-놈의 정수 벡터의 수에 대응하고, 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 오프셋 A(2,0)에 의해 합산된다. A(2,0)는 0과 동일하다. 누적된 인덱스는 지금 여전히 인덱스=0이다. 그 다음, 누적된 k-파라미터 k_acc는 "val"의 절대값, 즉 5 단위, k_acc=5에 의해 업데이트된다.
다음 반복은 1만큼 수 n, 즉 n=3을 증가시키고, 1만큼 위치 표시기 "pos", 예를 들어 pos=0을 감소시킴으로써 준비된다. 흐름은 단계(308)로 복귀하고, 위치 0의 새로운 값은 선택되며, 즉, 본 예에서는 val=vec(0)=0이다. 부호 플래그 "got_sign_flag"는 부호가 탐지된 것을 나타내지만, 현재 값 "val"이 제로와 동일하기 때문에, "next_sign_ind"는 다음 반복, 본 예에서는 최종 단계를 위해 저장된다. 흐름은 제로와 동일한 값 "val"의 평가로 계속한다. 따라서, next_sign_ind는 변경되지 않는다. 그 다음, 누적된 인덱스는 차원 3 및 5의 L1-놈의 정수 벡터의 수에 대응하고, 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 오프셋 A(3,5)에 의해 합산된다. A(3,5)는 41과 동일하다. 누적된 인덱스는 이제 인덱스=41이다. 그 다음, 누적된 k-파라미터 k_acc는 "val"의 절대값, 즉 0 단위, 여전히 k_acc=5에 의해 업데이트된다.
누적된 k_acc는 이제 최대 K=5와 동일하고, 벡터의 모든 위치가 고려되었다. 따라서, 출력 인덱스는 현재 누적된 인덱스, 즉 출력 인덱스 41과 동일하다. 마지막 식별된 부호는 여전히 누적된 인덱스에 포함되지 않고, 대신에 별도의 파라미터, 즉, 리딩 부호 = "+1"(next_sign_ind=0)로서 추출된다.
도 8에서, 부분 리딩 부호 인코딩을 이용한 기본 MPVQ 반복의 실시예의 고레벨의 개략도가 도시된다. 이러한 도면은 리딩 부호 정보의 부분 분할을 이용한 기본 MPVQ 반복의 실시예의 고레벨의 개략도를 도시한다. 바람직한 솔루션에서, 두 부호 섹션은 각각의 고유 pos[0] 진폭 k_delta, 예를 들어 k_delta= [k-1, k-2,...1]에 대해 구현된다. pos[0] 값 = "k"의 경우, 모든 단위 펄스는 pos[0]에서 소비되고, 반복은 중지할 수 있다. 비-제로인 양의 다음 리딩 부호인 pos[0] 값에 대해, 제 1 발생된 비-제로 위치 부호는 정보의 1 비트를 필요로 한다. 비-제로인 음의 다음 리딩 부호인 pos[0] 값에 대해, 제 1 발생된 비-제로 위치 부호는 정보의 1 비트를 필요로 한다. pos[0] 값 = "0"의 경우, 반복은 임의의 새로운 리딩 부호 정보를 필요로 하지 않고 pos[0]로 연장된다.
위의 반복 정의에서, 다음의 것을 설정할 수 있다:
M(n,k)= 1+U(n,k)+U(n,k)+M(n-l,k)= l+2*U(n,k)+M(n-l,k)
M(n,k)-M(n-l,k)= l+2*U(n,k)
피셔의 PVQ 재귀를 적용함으로써, 다음을 획득한다:
M(n,k)-M(n-l,k)=M(n-l,k-l)+M(n,k-l)
l+2*U(n,k)=M(n-l,k-l)+M(n,k-l)-M(n-l,k-l)+M(n-l,k-l)
l+2*U(n,k)= l+2*U(n,k-l)+2*M(n-l,k-1)
U(n,k)=U(n,k-l)+M(n-l,k-l)
M(n-l,k-l)=U(n,k)-U(n,k-1)
다음으로 이어진다:
M(n-l,k)=[ U(n,k+l)-U(n,k)]
재귀로부터 정의는 다음과 같이 알려진다:
M(n,k)= l+2*U(n,k)+[U(n,k+l)-U(n,k)] = 1 + U(n,k)+U(n,k+1)
MPVQ 크기는 이제 다음과 같이 재귀적으로 결정될 수 있다:
NMPVQ(n,k) = M(n,k) = 1 + U(n, k) +U(n,k+1).
채용된 MPVQ 재귀 식의 유도를 위한 추가 부록 B를 참조한다.
NMPVQ(n,k) = 1 + 2*U(n, k) + NMPVQ(n-l,k)
열거/인덱싱에서는 아래에 정의된 특성(a-g) 중 어느 하나를 이용한다:
a) NPVQ(n, k) = 2*NMPVQ(n, k),
(효율적인 인덱싱을 위해 재귀적으로 적용됨);
b) U(n,k) = 1 + U(n, k-1) + U(n-1, k-l)+ U(n-1, k),
초기 조건 U(0,*) = 0, U(*,0) = 0, U( l,*) = 0, U(*, l) = 0,
및 U(a, b) = U(b, a), 및 효율성을 위해 추가 사용할 수 있음
U(2,k) = k-1, 및 U(n,2)=n-1, 및 U(3,k) = k*(k-l), 및 U(n,3)=n(n-1);
c) NMPVQ(n,k) = 1 + U(n, k) + U(n, k+ 1),
(최종 MPVQ-크기 계산)
d) NMPVQ(n,k) = 1 + floor((A(n,k))/2) + U(n, k+1),
(대안적 최종 크기 계산)
e) NMPVQ(n,k) - NMPVQ(n- l,k) = 1 + 2*U(n, k)= A(n, k),
(반복 진폭 인덱스 부가 결정을 위해 이용될 수 있음)
f) A(n,k) = A(n, k-1) + A(n-1, k-l)+ A(n-1, k),
(또한, 예를 들어 CELT/OPUS-오디오에 이용된 이러한 재귀는 또한 본 명 세서에서 낮은 복잡성 진폭 인덱싱 오프셋 업데이트를 위해 이용될 수 있음)
g) PVQ-오프셋 = U(n, k=0 .. K+l)를 반복적으로 업데이트하거나 바람직하 게는 다음을 반복적으로 업데이트함: A(n, k=0 ... K) 및 U(n,K+l). A(n,k) 재귀는 U(n,k) 재귀보다 약간 더 빠르고, 마지막 요소 U(n,K+1) 는 A(n, K+1)보다 낮은 동적 범위를 가짐.
여기서, c) 및 d)는 비트 스트림으로부터 인덱스를 획득하기 위해 필요하거나, 비트 스트림에 제공되는 최종 MPVQ(n, k) 코드워드, 또는 비트 스트림을 인터페이스하는 산술 인코더/디코더의 크기를 계산하는데 이용된다.
도 9는 차원을 증가시키기 위한 MPVQ-A/U 오프셋 재귀의 3개의 실시예의 조합을 예시한다.
오프셋을 업데이트하기 위한 절차는 단계(350)에서 시작한다. 입력 파라미터는 차원 n 및 k_max + 1 값이다. 이러한 절차는 0 ... (k_max+ l)의 k에 대한 오프셋의 업데이트를 포함하는 행 n의 인덱싱 오프셋에 행 n-1의 인덱싱 오프셋을 제공한다. 단계(352)에서, A 오프셋만이 이용될 수 있는 지의 여부가 결정된다. 그런 경우, 단계(354)에서, A(n,k)는 다음과 같이 계산된다:
A(n,k)=A(n-l,k)+A(n-l,k-l)+A(n, k-1).
이러한 특정 재귀는 종래 기술에서도 이용되지만, 덜 효율적인 PVQ 인덱싱 프로세스와 함께 이용된다. A(n,k)는 단계(397)에서 반환된다. 단계(356)에서, U 오프셋만이 이용될 수 있는 지의 여부가 결정된다. 그런 경우, 단계(358)에서, U(n,k)는 다음과 같이 계산된다:
U(n,k)= l+U(n-l,k-l)+U(n-l,k)+U(n, k-1).
U(n,k)는 단계(398)에서 반환된다. 단계(360)에서, A 및 U 오프셋의 조합이 이용될 수 있다. 단계(362)에서, k=0 ...(k_max)에 대한 재귀는 다음에 따라 수행된다:
A(n,k)=A(n-l,k)+A(n-l,k-1)+A(n, k-1).
이러한 특정 재귀는 종래 기술에서도 이용되지만, 덜 효율적인 PVQ 인덱싱 프로세스와 함께 이용된다. 최고 동적 오프셋(k_max+1)의 경우, 재귀는 단계(364)에서 수행된다. 특정 일 실시예에서, 순수한 U 재귀는 다음에 따라 이용된다:
U(n,k_max+l)= l+U(n-l,k_max)+U(n-l,k_max+l)+U(n, k_max).
다른 특정 실시예에서, 혼합된 A/U 재귀는 다음에 따라 이용된다:
U(n,k_max+l)=l+(A(n-l,k_max)>>l)+(A(n,k_max)>>)+U(n-l,k_max+l),
여기서 (y>>l)는 y=floor(y/2)를 의미한다. A(n,k) 및 U(n, k_max+l)는 단계(399)에서 반환된다.
수신기 측에서는, 리딩 부호 및 인덱스가 정수 출력 벡터로 변환되는 대향하는 절차가 수행되어야 한다. 도 10은 오디오/비디오 샘플의 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱을 위한 방법의 실시예의 단계의 흐름도를 도시한다. 이 방법은 단계(450)에서 시작한다. 단계(452)에서, 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 입력 인덱스는 착신 비트 스트림으로부터 수신된다. 리딩 부호 및 입력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타낸다. 리딩 부호는 생성될 정수 출력 벡터에서의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 오디오/비디오 신호 샘플을 나타낸다. 정수 출력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖는다. 단말기의 비-제로 계수는 상기 정수 출력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이다. 단계(454)에서, 입력 인덱스는 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식을 이용하여 정수 출력 벡터로 디인덱싱된다. 열거 방식에 의해 생성되는 입력 인덱스는 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시한다. 단계(456)에서, 정수 출력 벡터에서의 단말기의 비-제로 계수의 부호는 수신된 리딩 부호에 따라 할당된다. 대안적인 실시예에서, 단계(456)는 단계(454)와 조합하거나 단계(454) 전과 같이 동시에 수행될 수 있다. 단계(458)에서, 정수 출력 벡터가 출력된다. 프로세스는 단계(499)에서 종료한다.
특정 실시예에서, 디인덱싱하는 단계(454)는 반복 반열거 절차에 의해 수행된다. 다른 특정 실시예에서, 반복 반열거 절차는 나머지 인덱스가 입력 인덱스와 동일하게 설정되는 초기화 단계, 및 정수 출력 벡터의 하나의 현재 계수가 고려를 위해 선택되는 반복 단계의 반복을 포함한다. 반복 단계는 결과적으로 정수 출력 벡터 내의 현재 계수의 위치 및 나머지 인덱스와 호환 가능한 오프셋 파라미터를 찾는 단계, 오프셋 파라미터에 따라 나머지 인덱스를 감소시키는 단계, 및 오프셋 파라미터와 관련된 진폭과 동일하도록 정수 입력 벡터의 현재 계수의 진폭을 설정하는 단계를 포함한다. 이러한 반복은, 적어도 나머지 인덱스가 제로와 동일하게 될 때까지 현재 계수와 번갈아 선택되는 정수 입력 벡터의 계수로 계속된다.
MPVQ 디인덱싱의 일부 수신기 측 양태는 프로세스의 실시예를 구현하는 상세한 블록도를 이용하여 다음에 예시된다. MPVQ 디인덱싱의 실시예의 개요는 도 11에 예시된다. MPVQ 디인덱싱은 단계(250)에서 시작한다. 단계(260)에서, VQ 차원 N 및 단위 펄스 K의 수는 코덱 비트 할당 루프로부터 달성된다. 단계(270)에서, 크기 및 오프셋이 찾아진다. 단계(280)에서, 리딩 부호는 착신 비트 스트림으로부터 추출되고, 단계(285)에서, MPVQ 인덱스는 착신 비트 스트림으로부터 획득된다. 이러한 수량은 MPVQ 인덱스가 분해되는 단계(290)에서 이용된다. 이 프로세스는 단계(299)에서 종료한다.
도 10의 흐름도와 비교하여. 단계(260, 270, 280 및 285)는 단계(452)에 포함되는 것으로 간주될 수 있다. 단계(454 및 456)는 마찬가지로 단계(290)에 포함되는 것으로 간주된다.
예를 들어 도 11의 단계(270)에 대응하는 크기 및 오프셋을 찾기 위한 절차의 실시예는 도 12에 예시된다. 디인덱싱에서의 A(n,k) 오프셋은 통상적으로 진폭 오프셋이지만, 또한 나머지 부호를 포함한다. U(n,k) 오프셋은 유사하다. 그것은 또한 진폭 오프셋이다. 그러나, 그것은 제 1 리딩 부호("2")를 포함하지 않고, 나머지 리딩 부호의 나머지의 모두가 포함된다. 일반적으로 오프셋은 진폭과 리딩 부호의 나머지 가능한 조합에 대한 섹션 크기를 나타낸다. 때때로 이것은 때때로 다음의 리딩 부호 없이 모든 나머지 (U(n,k) 경우를 제외하고 현재 리딩 부호(A(n,k))로 수행된다. k=0에서 k= K+ l까지의 차원에 대한 MPVQ 크기 NMPVQ(N, K) 및 인덱싱 오프셋 A, U를 찾기 위한 절차는 단계(500)에서 시작한다. A(n,k), A(n,k) 행 전용 재귀(row-only recursion) 및 A 기본 재귀의 직접 방정식(direct equation)은 이와 같이 종래 기술에서 알려져 있다는 것을 주목한다. 단계(502)에서, 크기 및 오프셋이 ROM 테이블에 저장되어 있는 지의 여부가 체크된다. N 및 K 모두가 낮은 경우에 현실적일 수 있는 그러한 경우, 절차는 단계(519)로 직접 계속한다. 단계(504)에서, 효율적인 직접 계산이 가능한 지의 여부가 체크된다. 낮은 N에 대해 현실적일 수 있는 그러한 경우, 프로세스는 직접 방정식이 MPVQ 크기(N,K) 및 진폭 오프셋 A(N,K)에 대해 이용되는 단계(506)로 계속한다. 그 다음, 절차는 단계(519)로 계속한다. 단계(508)에서, 효율적인 행 재귀가 가능한 지의 여부가 체크된다. 일부 K에 대해 현실적일 수 있는 그러한 경우, 프로세스는 재귀 행 전용 방정식이 A(N, k=0...K) 및 U(N,K+ 1)를 계산하기 위해 행 N에 대해 이용되는 단계(510)로 계속한다. 그 다음, 절차는 단계(514)로 계속한다. 단계(508)에서, 행 전용 재귀가 실행 가능하지 않는 것으로 발견되면, 절차는 오프셋 업데이트 프로세스가 기본 열에 대해 이용되고, 행 오프셋 재귀 방정식이 오프셋을 A(N, k=0...K) 및 U(N,K+1)로서 계산하기 위해 행 0 내지 행 N에 대해 이용되는 단계(512)로 계속한다. 이것은 모든 N 및 K에 대해 가능하다. 이러한 업데이트 오프셋 루틴의 일례는 예를 들어 도 9에서 찾을 수 있다. 단계(514)에서, MPVQ 크기는 MPVQ-크기= l+(A(N,K)>>l)+U(N,K+l) 또는 대안적으로 MPVQ-크기= l+U(N;K)+U(N,K+l)로서 계산될 수 있다. 단계(519)에서, 절차는 오프셋(A,U) 및 MPVQ 크기를 복귀시킴으로써 종료된다.
도 13은 MPVQ 인덱스 분해의 실시예를 도시한다. MPVQ 인덱스를 분해하기 위한 절차는 단계(520)에서 시작한다. 파라미터 N, K, 입력 인덱스 및 리딩 부호뿐만 아니라 오프셋 값이 제공된다. 나머지 인덱스는 입력 인덱스와 동일하게 설정된다. 단계(522)에서, 출력 벡터 "vec"는 제로로 초기화된다. 단계(524)에서, 로컬 최대 k, k_max_local는 K와 동일하게 설정되며, 벡터의 위치는 0에서 시작하고, n은 N으로 설정된다. 단계(526)에서, 그것은 벡터의 모든 위치가 고려될 경우에 조사된다. 그러한 경우, 벡터는 단계(548)에서의 출력 벡터, 즉 마지막 위치가 처리된 후에 출구로서 반환된다. 단계(528)에서, 그것은 나머지 인덱스가 제로인 경우에 조사된다. 그러한 경우, 더 이상 벡터 위치는 비-제로 값으로 채워지지 않아야 한다. 이 절차는 리딩 부호가 포함되고, 벡터가 단계(549)에서의 출력 벡터, 즉 마지막 위치가 처리되기 전에 빠른 초기 출구로서 반환되는 단계(530)로 계속한다. 나머지 인덱스가 0보다 크면, 절차는 k_delta, 즉 조사 중인 벡터 위치의 절대 진폭, 및 진폭 오프셋 "amp_offset"이 발견되는 단계(532)로 계속한다. 이것은 아래에서 더 상세히 설명될 것이다. 단계(534)에서, 나머지 인덱스는 진폭 오프셋에 의해 감소된다. 벡터 위치의 크기가 0이 아닌 경우, 단계(536)에서 조사되는 바와 같이, 절차는 벡터 위치에 리딩 부호와 승산된 진폭과 동일한 값이 부여되는 단계(538)로 계속한다. 제 1 비-제로 계수에 대해, 리딩 부호는 비트 스트림으로부터 추출된 리딩 부호이다. 단계(540)에서, 미래의 위치에 대한 다음 리딩 부호가 추론된다. 이것은 아래에서 더 상세히 설명된다. 단계(542)에서, 로컬 최대 k 값은 현재 k 값 "k_delta"로 감소된다. 그 후, 다음 반복은 차원 n을 증가시키고, 오프셋을 업데이트하며, 한 단계씩 벡터의 위치를 높임으로써 단계(544)에서 준비된다. 그 다음, 절차는 단계(526)로 복귀한다.
도 13에 나타낸 바와 같이, 수신된 인덱스로부터, 현재 위치의 진폭 'k_delta'가 결정된다. 이것은 바람직하게는 이용 가능한 A(n,k) 오프셋 및/또는 U(n,k) 오프셋을 이용함으로써 수행된다. 진폭 정보 오프셋은 또한 추론되고, 나머지 인덱스는 진폭 정보 오프셋 'amp_offset'에 의해 감소된다. 이러한 절차의 일 실시예는 도 14에 도시된다.
진폭 k_delta 및 진폭 오프셋 amp_offset을 찾기 위한 절차의 실시예는 단계(550)에서 시작한다. 다시 말하면, 이러한 절차는 현재의 위치 및 대응하는 인덱스 오프셋의 진폭을 찾기로 되어 있다. A(n,k)의 오프셋을 이용한 선형 또는 트리 검색(tree search)은 이와 같이 종래 기술에서 이용 가능하다. 착신 파라미터는 로컬 최대 k "k_max_local", 인덱스 및 오프셋 H(n,k)=A(n,k)이다. 단계(552)에서, 트리 또는 선형 검색이 선택된다. 선형 검색 옵션의 경우, 단계(554)는 로컬 최대 k와 동일한 누적된 k 값 k_acc를 설정하고, 진폭 오프셋은 현재 n 및 누적된 k 값에 대한 오프셋과 동일하게 설정된다. 단계(556)에서, 오프셋이 인덱스보다 큰 지의 여부가 체크된다. 그러한 경우, 단계(558)에서, k_acc 값은 1 단위씩 감소되고, 새로운 진폭 오프셋이 도출된다. 그 다음, 절차는 단계(556)로 복귀한다. 이것은 나머지 인덱스 이하인 최대 진폭 오프셋 값이 발견될 때까지 반복된다. 그 다음, 절차는 k_delta, 즉 현재 위치의 진폭이 k_acc 값만큼 감소된 로컬 최대 k 값으로서 계산되는 산출하는 단계(560)로 계속한다.
트리 절차가 선택되면, 단계(562)에서, 고 및 저 파라미터가 정의되고, n 및 고 파라미터에 대한 진폭 오프셋이 추론된다. 검색할 k 영역은 단계(564)에서 k_test 파라미터를 가진 두 부분으로 분할되고, n 및 고 파라미터에 대한 진폭 오프셋이 추론된다. 단계(566)에서 결정된 바와 같이 진폭 오프셋이 인덱스보다 크거나 작은 지에 따라, 단계(568)에서 고 파라미터가 변경되거나, 단계(572)에서 저 파라미터가 변경된다. 이것은, 각각 단계(570 및 574)에서 체크되는 바와 같이 진폭 오프셋과 인덱스 사이의 차이가 0이 되거나, k_test 포인트가 고 파라미터와 동일하게 될 때까지 반복된다. 단계(576)에서, k_delta, 즉 현재 위치의 진폭은 k_test 값에 의해 감소되는 로컬 최대 k 값으로서 계산된다. k_acc=k_max_local-k_delta가 선택된 부호 코딩을 위해 이용되는 진폭 k_delta, k_acc 및 amp_offset은 단계(579)에서 반환된다.
도 13에서, 단계(536)에서, 크기가 비-제로이고, 최대 나머지 K 단위 펄스 값보다 작은 경우, 이전에 추출된(저장된) 리딩 부호는 단계(538)에서 현재 위치 진폭에 적용된다. 그 후, 다음 리딩 부호는 분해되는 수신된 MPVQ 인덱스에서 추출될 수 있다. 다음 리딩 부호를 찾고, 인덱스로부터 추출된 부호 정보(비트 또는 sign_offset)를 제거하기 위한 절차의 일 실시예는 도 15에 예시된다.
다음 리딩 부호를 얻기 위한 절차는 단계(580)에서 시작한다. 입력 파라미터는 나머지 인덱스, 오프셋 및 누적된 k 값 k_acc이다. 단계(582)에서, 부호 위치 결정 방법이 선택된다. 현재 바람직한 실시예인 것으로 생각되는 LSB 접근 방식이 선택되면, 리딩 부호는 초기에 단계(584)에서 양(+1)인 것으로 설정된다. 단계(586)에서, 인덱스의 최하위 비트는 비트 'and' 연산을 이용하여 결정된다. 비트가 "1"인 경우, 이것은 음의 부호를 의미하고, 리딩 부호는 결과적으로 단계(588)에서 "-1"로 변경된다. 단계(590)에서, 인덱스는 하나의 위치로 시프트되며, 즉 부호 비트를 시프트 아웃한다.
조금 더 복잡한 부분 리딩 부호 디코딩이 선택되면, 리딩 부호는 초기에 단계(592)에서 양(1)인 것으로 설정된다. 단계(594)에서, k_delta 세그먼트의 크기는 2로 나누어진다. 인덱스가 이러한 부호 오프셋보다 크거나 같으면, 부호는 음이고, 리딘 부호는 결과적으로 단계(597)에서 변경된다. 단계(598)에서, 인덱스는 또한 발견된 부호 오프셋에 의해 감소된다. 리딩 부호 및 수정된 인덱스는 단계(599)에서 반환된다.
도 13으로 다시 돌아가면, 현재 위치가 제로 진폭을 가질 경우, 리딩 부호는 유지되고, 즉 현재 위치 후에 다음 위치에서 잠재적인 사용을 위해 기억된다.
크기가 최대 나머지 K 단위 펄스 값과 동일하면, 저장된 리딩 부호가 적용된다. 선택적으로, 빠른 반복 출구는 이러한 마지막 비-제로 엔트리를 위해 이용될 수 있고, 출구는 초기에 일련의 맨 끝자리의 0(trailing zero)으로 사용될 수 있다. 이것은 때때로 최적화된 일정한 길이의 루프를 조건부로 나가는 비용이 루프 내에 머무는 것보다 높은 DSP-HW에서와 같이 선택적이다.
오프셋 A(n,k)(또는 U(n,k))는 디인덱싱하기 위해 한 차원 적고, 디인덱싱하기 위해 'k_delta' 단위 펄스 적은 나머지 벡터에 대해 재귀적으로 업데이트될 수 있다. 한 차원 적게 오프셋 업데이트하기 위한 절차의 일 실시예는 도 16에 예시된다. 이 절차는 도 9에 제시된 것과 유사하지만, 여기서는 차원이 증가 대신에 감소된다.
오프셋을 업데이트하기 위한 방법은 단계(600)에서 시작한다. 입력 파라미터는 차원 n 및 k_max 값이다. 이러한 절차는 행 n+1의 인덱싱 오프셋을 행 n의 인덱싱 오프셋에 제공하고, 0 ... k_max의 k에 대한 오프셋의 업데이트를 포함한다. 단계(602)에서, A 오프셋만이 이용될 수 있는 지의 여부가 판단된다. 그러한 경우, 단계(604)에서, A(n,k)는 다음과 같이 계산된다:
A(n,k)=A(n+l,k)- A(n, k-l)-A(n+l,k-l).
이러한 특정 재귀는 또한 종래 기술에서도 이용되지만, 덜 효율적인 PVQ 인덱싱 프로세스와 함께 이용된다. A(n,k)는 단계(617)에서 반환된다. 단계(606)에서, U 오프셋만이 이용될 수 있는지의 여부가 판단된다. 그러한 경우, 단계(608)에서, U(n,k)는 다음과 같이 계산된다:
U(n,k)= U(n+l,k)-U(n,k-l)-U(n+l, k-l)-l.
U(n,k)는 단계(618)에서 반환된다. 단계(610)에서, A 및 U 오프셋의 조합이 이용될 수 있다. 단계(612)에서, k=0 ... (k-max-1)에 대한 재귀는 다음에 따라 수행된다:
A(n,k)=A(n+l,k)-A(n,k-l)-A(n+l,k-l).
이러한 특정 재귀는 또한 종래 기술에서도 이용되지만, 덜 효율적인 PVQ 인덱싱 프로세스와 함께 이용된다. 최고 동적 오프셋 k_max의 경우, k_max=K+l, 재귀는 단계(614)에서 수행된다. 일 특정 실시예에서, 순수 U 재귀는 다음에 따라 이용된다:
U(n,k_max)= U(n+l,k_max)-U(n, k_max-l)-U(n+l,k_max-l)-l.
다른 특정 실시예에서, 혼합된 A/U 재귀는 다음에 따라 이용된다:
U(n,k_max)=U(n+l,k_max)-(A(n, k_max-1)>>l)-(A(n+l,k_max-1)>>1)-1,
여기서 (y>> l)는 y=floor(y/2)를 의미한다. A(n,k) 및 U(n, k_max)는 단계(619)에서 반환된다.
3개의 예는 도 13의 구조의 이해를 지원하기 위해 아래에 설명된다. 이러한 예는 제한적인 설명을 유지하고 전체의 예를 인지할 수 있도록 하기 위해 복잡성이 매우 낮다. 그러나, 통상적인 실제 예에서, 차원 및 단위 펄스의 수는 훨씬 더 높다. 그러나 원리는 동일하다.
제 1 예에서, 차원 N=3 및 단위 펄스의 수 K=5를 갖는 것은 17의 입력 인덱스 및 리딩 부호 "+1", 즉 양을 고려한다. 초기화는 수행되고, "pos"는 "0"으로 설정되고, 즉 디인덱싱은 벡터의 제 1 계수, k_max_local에서 "5" 및 차원 n=3으로 시작한다. 입력 인덱스는 나머지 인덱스로 "개명(renamed)"된다. 위치는 3보다 낮고, 나머지 인덱스는 비-제로이다. 진폭 k_delta 및 오프셋 amp_offset은 (예를 들어 도 14에 따라) 검색된다. 예를 들어, A 오프셋이 이용되면, 오프셋 A(3,0...5)의 그룹은 조사되고, 여전히 나머지 인덱스보다 작거나 같은 가장 큰 A 오프셋은 A(3,3)=13이다. 따라서, k_acc는 3이 되고, k_delta는 2가 되며, amp_offset은 13과 같다. 나머지 인덱스는 amp_offset에 의해 감소되고, 이제 4와 동일하게 된다. k_delta가 0과 같지 않기 때문에, 적용될 부호가 있다. 따라서, 벡터 위치는 절대 값(k_delta)× 양인 수신 및 저장된 리딩 부호로 설정된다. 출력 벡터는 이제 [2,0,0]이다. 그 후, 다음 리딩 부호의 결정이 예를 들어 도 15에 따라 수행된다. LSB 부호의 위치를 추정하면, 나머지 인덱스(4)의 LSB는 양의 부호에 대응하는 제로이다. 따라서, lead_sign는 "+1"로 설정된다. 나머지 인덱스는 또한 인덱스를 한 단계 시프트함으로써 감소되며, 즉 2에 의한 정수 나눈 값과 동일하다. 나머지 인덱스는 이제 2와 동일하다. 최종으로, 나머지 펄스 유닛 k_max_local은 업데이트되고, 이제 3이다.
다음 반복은 1만큼 수 n, 즉 n=2를 감소시키고, 1만큼 위치 표시기 "pos", 예를 들어 pos=1을 증가시킴으로써 준비된다. 이용 가능한 오프셋은 또한 새로운 n에 따라 업데이트된다. 흐름은 단계(526)로 복귀하고, 새로운 진폭 및 오프셋은 (예를 들어 도 14에 따라) 발견될 수 있다. 예를 들어, A 오프셋이 이용되면, 오프셋 A(2,0...3)의 그룹은 조사되고, 여전히 나머지 인덱스보다 작거나 같은 가장 큰 A 오프셋은 A(2,1)=1이다. 따라서, k_acc는 1이 되고, k_delta는 2가 되며, amp_offset은 1과 같다. 나머지 인덱스는 amp_offset에 의해 감소되고, 이제 1과 동일하게 된다. k_delta가 0과 같지 않기 때문에, 적용될 부호가 있다. 따라서, 벡터 위치는 절대 값(k_delta)× 양인 최근에 추출된 리딩 부호로 설정된다. 출력 벡터는 이제 [2,2,0]이다. 그 후, 다음 리딩 부호의 결정이 예를 들어 도 15에 따라 수행된다. LSB 부호의 위치를 추정하면, 나머지 인덱스(1)의 LSB는 음의 부호에 대응하는 1이다. 따라서, lead_sign는 "-1"로 설정된다. 나머지 인덱스는 또한 인덱스를 한 단계 시프트함으로써 감소되며, 즉 2에 의한 정수 나눈 값과 동일하다. 나머지 인덱스는 이제 0과 동일하다. 최종으로, 나머지 펄스 유닛 k_max_local은 업데이트되고, 이제 1이다.
다음 반복은 1만큼 수 n, 즉 n=1을 감소시키고, 1만큼 위치 표시기 "pos", 예를 들어 pos=1을 증가시킴으로써 준비된다. 이용 가능한 오프셋은 또한 새로운 n에 따라 업데이트된다. 흐름은 단계(526)로 복귀한다. 나머지 인덱스가 제로이기 때문에, 단계(530)는 마지막 벡터 계수를 제공하기 위해 수행된다. lead_sign는 -1과 동일하고, k_max_local은 1과 동일하며, 이는 [2,2,-1]의 출력 벡터를 제공한다.
제 2 예에서, 차원 N=3 및 단위 펄스의 수 K=5를 갖는 것은 4의 입력 인덱스 및 음의 리딩 부호를 고려한다. 초기화는 수행되고, "pos"는 "0"으로 설정되며, 즉 디인덱싱은 벡터의 제 1 계수, k_max_local에서 "5" 및 차원 n=3으로 시작한다. 입력 인덱스는 나머지 인덱스로 "개명"된다. 위치는 3보다 낮고, 나머지 인덱스는 비-제로이다. 진폭 k_delta 및 오프셋 amp_offset은 (예를 들어 도 14에 따라) 검색된다. 예를 들어, A 오프셋이 이용되면, 오프셋 A(3,0...5)의 그룹은 조사되고, 여전히 나머지 인덱스보다 작거나 같은 가장 큰 A 오프셋은 A(3,1)=1이다. 따라서, k_acc는 1이 되고, k_delta는 4가 되며, amp_offset은 1과 같다. 나머지 인덱스는 amp_offset에 의해 감소되고, 이제 3과 동일하게 된다. k_delta가 0과 같지 않기 때문에, 적용될 부호가 있다. 따라서, 벡터 위치는 절대 값(k_delta)× 음인 수신된 리딩 부호로 설정된다. 출력 벡터는 이제 [-4,0,0]이다. 그 후, 다음 리딩 부호의 결정이 예를 들어 도 15에 따라 수행된다. LSB 부호의 위치를 추정하면, 나머지 인덱스(3)의 LSB는 음의 부호에 대응하는 1이다. 따라서, lead_sign는 -1로 설정된다. 나머지 인덱스는 또한 인덱스를 한 단계 시프트함으로써 감소되며, 즉 2에 의한 정수 나눈 값과 동일하다. 나머지 인덱스는 이제 2와 동일하다. 최종으로, 나머지 펄스 유닛 k_max_local은 업데이트되고, 이제 1이다.
다음 반복은 1만큼 수 n, 즉 n=2를 감소시키고, 1만큼 위치 표시기 "pos", 예를 들어 pos=1을 증가시킴으로써 준비된다. 이용 가능한 오프셋은 또한 새로운 n에 따라 업데이트된다. 흐름은 단계(526)로 복귀하고, 새로운 진폭 및 오프셋은 (예를 들어 도 14에 따라) 발견될 수 있다. 예를 들어, A 오프셋이 이용되면, 오프셋 A(2,0...1)의 그룹은 조사되고, 여전히 나머지 인덱스보다 작은 가장 큰 A 오프셋은 A(2,1)=1이다. 따라서, k_acc는 1이 되고, k_delta는 0이 되며, amp_offset은 1과 같다. 나머지 인덱스는 amp_offset에 의해 감소되고, 이제 1과 동일하게 된다. k_delta가 0과 같기 때문에, 마지막 추출된 부호는 다음 반복을 위해 저장된다. 출력 벡터는 여전히 [-4,0,0]이다.
다음 반복은 1만큼 수 n, 즉 n=1을 감소시키고, 1만큼 위치 표시기 "pos", 예를 들어 pos=2를 증가시킴으로써 준비된다. 이용 가능한 오프셋은 또한 새로운 n에 따라 업데이트된다. 흐름은 단계(526)로 복귀하고, 새로운 진폭 및 오프셋은 (예를 들어 도 14에 따라) 발견될 수 있다. 예를 들어, A 오프셋이 이용되면, 오프셋 A(1,0...1)의 그룹은 조사되고, 여전히 나머지 인덱스보다 작거나 같은 가장 큰 A 오프셋은 A(1,1)=1이다. 따라서, k_acc는 1이 되고, k_delta는 0이 되며, amp_offset은 1과 같다. 나머지 인덱스는 amp_offset에 의해 감소되고, 이제 0과 동일하게 된다. k_delta가 0과 같지 않기 때문에, 적용될 부호가 있다. 따라서, 벡터 위치는 절대 값(k_delta)× 음인 이전에 추출된 리딩 부호로 설정된다. 최종 출력 벡터는 이제 [-4,0,-1]이다.
제 3 예에서, 차원 N=3 및 단위 펄스의 수 K=5를 갖는 것은 41의 입력 인덱스 및 양의 리딩 부호를 고려한다. 초기화는 수행되고, "pos"는 "0"으로 설정되며, 즉 디인덱싱은 벡터의 제 1 계수, k_max_local에서 "5" 및 차원 n=3으로 시작한다. 입력 인덱스는 나머지 인덱스로 "개명"된다. 위치는 3보다 낮고, 나머지 인덱스는 비-제로이다. 진폭 k_delta 및 오프셋 amp_offset은 (예를 들어 도 14에 따라) 검색된다. 예를 들어, A 오프셋이 이용되면, 오프셋 A(3,0...5)의 그룹은 조사되고, 여전히 나머지 인덱스보다 작거나 같은 가장 큰 A 오프셋은 A(3,5)=41이다. 따라서, k_acc는 5가 되고, k_delta는 0이 되며, amp_offset은 41과 같다. 나머지 인덱스는 amp_offset에 의해 감소되고, 이제 0과 동일하게 된다. k_delta가 0과 같기 때문에, 부호는 나중의 반복을 위해 저장된다. 출력 벡터는 여전히 [0,0,0]이다.
다음 반복은 1만큼 수 n, 즉 n=2를 감소시키고, 1만큼 위치 표시기 "pos", 예를 들어 pos=1을 증가시킴으로써 준비된다. 이용 가능한 오프셋은 또한 새로운 n에 따라 업데이트된다. 흐름은 단계(526)로 복귀하고, 새로운 진폭 및 오프셋은 (예를 들어 도 14에 따라) 발견될 수 있다. 예를 들어, A 오프셋이 이용되면, 오프셋 A(2,0...5)의 그룹은 조사되고, 여전히 나머지 인덱스보다 작거나 같은 가장 큰 A 오프셋은 A(2,0)=0이다. 따라서, k_acc는 0이 되고, k_delta는 5가 되며, amp_offset은 0과 같다. 나머지 인덱스는 amp_offset에 의해 감소되고, 이제 0과 동일하게 된다. k_delta가 0과 같지 않기 때문에, 적용될 부호가 있다. 따라서, 벡터 위치는 절대 값(k_delta)× 양인 수신 및 저장된 리딩 부호로 설정된다. 출력 벡터는 이제 [0,5,0]이다.
다음 반복은 1만큼 수 n, 즉 n=1을 감소시키고, 1만큼 위치 표시기 "pos", 예를 들어 pos=2를 증가시킴으로써 준비된다. 흐름은 단계(526)로 복귀한다. 단계(528)에서, 인덱스는 0이고, 단계(530 및 549)를 통한 빠른 출구가 이용되는 것이 발견된다.
본 발명에서 제시된 이러한 새로운 인덱싱 접근 방식은 개선된 낮은 복잡한 짧은 코드워드 방식이다. 설계에서, 그것은 최적화된 순수 크기 인덱싱 방식(Fischer/Hung/Opus/CELT)에 기초한 솔루션이지만, 부가적으로 그것은 임의의 PVQ 구조의 크기가 항상 짝수의 벡터이다는 사실을 효율적으로 이용한다.
효율적인 방식으로 (1+B보다 큰) 매우 큰 PVQ-벡터 비트를 처리할 필요가 여전히 있을 것이다. 이것은 예를 들어 타겟 벡터 차원 분할, PVQ-벡터 차원 분할 또는 값이 비싼 높은 동적 범위의 정수 계산, 예를 들어 n*16 또는 n*32 가상, 소프트웨어 정의된 큰 정수에 의해 수행될 수 있다.
B에서 B+1로(예를 들어, 32비트에서 33비트로) 진행하는 이득은 차원 분할이 주어진 차원에 대해 필요하지 않는 확장된 R=비트/계수 범위 능력으로 정량화될 수 있다. 예를 들면, 차원 N=8의 경우, 이득은 계수 또는 샘플당 R=32/8=4비트/계수(또는 샘플)에서 R=33/8=4.125비트로 진행한다. 통상적으로, R=7 형상 비트/계수(또는 샘플)은 고품질 주파수 도메인 오디오 PVQ 방식에 필요로 된다.
도 17a는 몇몇 일반적인 하드웨어 비트 제한(bit limit)에 대한 PVQ-코드워드의 개요를 제시한다. 곡선(900)은 PVQ(n,k) 비트 제한(33)을 나타내고, 곡선(901)은 PVQ(n,k) 비트 제한(32)을 나타내고, 곡선(902)은 PVQ(n,k) 비트 제한(31)을 나타내고, 곡선(903)은 PVQ(n,k) 비트 제한(17)을 나타내고, 곡선(904)은 PVQ(n,k) 비트 제한(16)을 나타내며, 곡선(905)은 PVQ(n,k) 비트 제한(15)을 나타낸다. 33 비트는 새로운 방식 및 부호 없는 32 비트 정수로 이용할 수 있고, 32 비트는 부호 없는 32 비트 정수에 대응하고, 31 비트는 부호 있는 32 비트 정수에 대응하며, 17 비트는 새로운 방식 및 부호 없는 16 비트 정수로 이용할 수 있고, 16 비트는 부호 없는 16 비트 정수에 대응하고, 15 비트는 부호 있는 16 비트 정수에 대응한다.
도 17b는 상이한 BIT 제한을 가진 최적의 PVQ-코드워드 양자화기에 대한 비트/샘플의 관련된 R 값의 개요를 제시한다. 곡선(910)은 PVQ(n,k) 비트 제한(33)을 나타내고, 곡선(911)은 PVQ(n,k) 비트 제한(32)을 나타내고, 곡선(912)은 PVQ(n,k) 비트 제한(31)을 나타내고, 곡선(913)은 PVQ(n,k) 비트 제한(17)을 나타내고, 곡선(914)은 PVQ(n,k) 비트 제한(16)을 나타내며, 곡선(915)은 PVQ(n,k) 비트 제한(15)을 나타낸다. R 값이 높음에 따라, 더 높은 코딩 품질이 달성될 수 있다.
도 17c는 이득 형상 PVQ의 생성된 형상 정합 능력에 직접 상관되는 대응하는 달성 가능한 펄스 밀도를 나타낸다. 곡선(920)은 PVQ(n,k) 비트 제한(33)을 나타내고, 곡선(921)은 PVQ(n,k) 비트 제한(32)을 나타내고, 곡선(922)은 PVQ(n,k) 비트 제한(31)을 나타내고, 곡선(923)은 PVQ(n,k) 비트 제한(17)을 나타내고, 곡선(924)은 PVQ(n,k) 비트 제한(16)을 나타내며, 곡선(925)은 PVQ(n,k) 비트 제한(15)을 나타낸다. R 값이 높음에 따라, 더 높은 코딩 품질이 달성될 수 있다. 최적의 PVQ-코드워드의 양자화기에 대한 가능한 펄스 밀도는 상이한 BIT-제한으로 나타낸다. 펄스 밀도가 높음에 따라, 코딩 품질, 예를 들어, 더 높은 VQ SNR이 달성될 수 있다.
도 17d는 샘플 종래의 방식 PVQ 및 새로운 방식 MPVQ에 대한 인덱싱/디인덱싱에서 둘 다 공정한 비교를 위해 최대 크기(32)의 PVQ-코드워드를 이용하여 최악의 경우의 MOPS 명령어 트레이드오프(Instruction trade-off)를 예시한다. 곡선(930)은 MPVQ에 대한 전체 복잡성을 나타내고, 곡선(931)은 PVQ에 대한 전체 복잡성을 나타내고, 곡선(932)은 MPVQ에 대한 디인덱싱 복잡성을 나타내고, 곡선(933)은 PVQ에 대한 디인덱싱 복잡성을 나타내고, 곡선(934)은 MPVQ에 대한 인덱싱 복잡성을 나타내며, 곡선(935)은 PVQ에 대한 인덱싱 복잡성을 나타낸다. 위의 MPVQ는 부호있는 32비트 아키텍처에서 구현될 수 있지만, 종래의 PVQ는 부호 없는 32비트 아키텍처를 필요로 한다.
현재 제시된 기술의 제 2 부분에서, 오프셋의 낮은 동적 MPVQ 실행 시간 계산이 설명된다. 부록 A에서, OPUS RFC로부터의 고레벨의 텍스트 설명은 배경으로서 반복된다. IETF-OPUS c-코드(cwrs.c)에서, 동적으로 실행 시간 계산된 인덱싱 오프셋 A(n,k)는 부호 및 진폭 인덱싱 모두에 이용된다. 그러나, 상이한 오프셋 변수 이름은 OPUS c-코드에 이용된다는 것을 주목한다. 수 A(n,k)는 제 1 위치의 양의 비-제로 값으로 시작하는 벡터 PVQ(n,k)의 수를 나타낸다. 다음의 것이 종래 기술에서 발견되었다:
A(n, k) = (NPVQ(n,k-l) + NPVQ(n-l,k-l))/2,
단어에서, 수 A는 PVQ 크기의 매트릭스 N(n, k)에서 행 n 요소와 이전의 행 n-1 요소의 가중된 합이다.
표 1은, A(n,k)에 대해, 종래 기술(CELT/OPUS) PVQ 오프셋 데이터 방식이 이용된 일례를 나타내고, 여기서 메모리 효율성을 위해서는 하나만의 행, 예를 들어 n==3이 RAM 메모리에 저장되고, 주어진 지점에 대해서는 순방향 재귀에 저장되며, 그 후, n=4는 행 n=3에 기초하여 계산된다.
현실 세계에서, 차원 n을 음성 및 오디오 코딩을 위한 PVQ 구현은 약 256일 수 있고, 단위 펄스의 수 k는 타겟 DSP 용량에 따라 약 512일 수 있다는 것을 주목한다. 따라서 n*k 오프셋을 저장하는 것은 종종 실행 가능하지 않다.
표 1: 종래 A(n, k) 오프셋은 예를 들어 IETF-OPUS-Audio형 인덱싱 방식에서 PVQ 디코딩/인코딩을 위해 계산된 PVQ(n=,6 k=5)에 필요함
그러나, 동적 인덱싱 오프셋 계산은 개선될 수 있다. 본 명세서에서 제안된 새로운 재귀는 다음과 같다:
U(n,k) = U(n,k-1) + U(n-l,k-l) + U(n-l,k) + 1,
그것은 다음과 같이 이전에 채용된 OPUS/CELT 종래의 오프셋 A(n,k)에 관한 것이 발견될 수 있다:
A(n,k) = 2*U(n,k) + 1.
U(n,k)의 정수 범위 동적은 이제 항상 A(n,k) 범위의 적어도 절반이다. 이것은 1 비트 여분이 예를 들어 32 비트 워드 내부에서 빠른 인덱싱을 위해 이용 가능하게 행해질 수 있다는 것을 의미한다. 또한 U(2,k) 및 U(3,k)는 대칭적으로 U(2,k)=k-1, U(3,k)=k*(k-1), 및 U(a,b)=U(b,a)로서 A(2,k) 및 A(3,k)에 대해서보다 더 빠르게 직접 계산될 수 있다.
표 2: MPVQ(n=6,k=5)에 대해 계산된 새로운 낮은 동적 범위 U(n,k) 인덱싱 오프셋
위의 표 1 및 2에서는, A(n=6,k=6)= 1683이 10 비트 내에서 맞지 않을 수 있다는 것을 알 수 있다. 10 비트는 1024 엔트리, 예를 들어 값 0-1023에 대응할 수 있다. 그러나, 새로운 오프셋 U(n=6, k=6)은 10 비트 내에서 맞을 것이다. 인덱싱 오프셋이 성공적인 정확한 인덱싱/디인덱싱을 위해 정확히 계산될 필요가 있을 때, 오프셋 A(6,6)은 1023으로 포화하는 것이 허용될 수 없거나 부정확한 낮은 값으로 랩(wrap)될 수 없다.
이전 (IETF/OPUS-Audio PVQ-종래 기술) 재귀는 다음과 같다:
A(n,k) = A(n,k-1) + A(n-l,k-l) + A(n-l,k).
그것은 특히 4항의 덧셈을 갖는 새로운 U(n,k) 재귀와 비교되는 높은 n 또는 높은 k에 대해 계산하기 위해 약간 더 빠르게 하는 3개의 덧셈 항( addition terms)을 갖는다.
재귀 효율을 유지하고, 필요한 경우에 낮은 동적 범위를 유지하기 위해, 다른 실시예에서는 바람직한 혼합된 재귀를 정의할 수 있으며, 여기서 U(n, KMAX)는 이전의 A(n, lower k) 오프셋 값의 함수이고, B비트 워드의 범위 제한에 가까운 동적 재귀 데이터에 대해서만 이용된다. 이것은 통상적으로 N 행 기반 재귀에서의 마지막 열 KMAX에 대해 사실이다. 표 3에서, 오프셋은 최종 엔트리가 10 비트를 초과하는 표 1에 비해 여전히 10 비트 내에 유지하는 것을 알 수 있다.
표 3: 혼합된 A(n,k) 및 마지막 k 열 U(n,6=KMAX) 오프셋은 효율적이고 범위 안전한 인덱싱 재귀를 위해 계산됨.
통상적으로, 그것은 동적 범위 문제를 유발시키는 마지막 n 행 NMAX(이 경우에는 6) 및 최고(이 경우에는 k=6)인 것을 주목한다. 그러나, 어떤 경우에는 또한 제 2 마지막 행(NMAX-1)은 나눗셈의 분자가 하드웨어 비트 제한에 근접할 때 예를 들어 행 전용 재귀 계산에서 범위 문제를 유발시킬 수 있다. MPVQ 방식에 대해 위의 재귀 관계의 도출은 부록 B에서 찾을 수 있다.
종래의 PVQ 인덱싱 방식의 예는 표 4에서 제시된다. 여기서, 최대 인덱스 값 A(n, k) + A(k+1)- 1은 예를 들어 232 미만일 필요가 있다. 전환된 부호 [ {+, 0 } / -]를 가진 표 4의 방식은 종래의 OPUS/CELT에 이용된다. 주석: a) 벡터 [-2,-1,1]; b) 여기서 인덱스 25-40에 대해, 위치(pO)에서 제로를 디인덱싱하는 것은 궁극적으로 p1에서 양의 값 또는 음의 값 또는 제로가 될 수 있으며; c) p0 양의 결정 제한.
[ {+, 0 } / -]를 가진 종래의 PVQ 인덱싱 방식, PVQ 재귀 디인덱싱 방식 PVQ(n=3, k=4), NPVQ= 66, [ {-, 0 } / +] 종래의 인덱싱 (청색, 흰색) 셀 pX = 3차원 벡터 [ pO , p i, p2]에서의 위치, k=4 단위 펄스는 인코딩될 수 있으며, 예를 들어, 디코딩된 인덱스 7 -> 벡터 [-2, -1, 1], 오프셋 A(n,k)은 부호를 결정하는데 이용되고, 관계 NPVQ(n=3,k=4) = A(n,k) + A(n,k+1)는 이러한 오프셋으로부터의 크기를 결정하는 데 이용된다.
표 4: 예시적인 종래의 PVQ 인덱싱 방식.
A 및 U 관계는 리딩 부호 재귀 솔루션을 이용하여 MPVQ(3,5) 예에 대해 표 5에서 그래프로 볼 수 있다. NpvQ(n=3,k=5) = 2*NMPVQ(3,5) = 2*51 = 102, "2"는 이제 사전 추출된 리딩 부호 비트에 대응한다. 벡터 PVQ-vec=[pO,pl,p2], 예를 들어 디코딩된 인덱스 8은 [3, -1 , 1], sum(abs(PVQ-vec) )= 5, 아래 표 5에서, 이제 사전 추출된 초기 부호는 양(+)이고, 즉 아래의 값 p0은 항상 0보다 크거나 같다. 예에서, 다음 리딩 부호는 2*U(n, k) 섹션의 LSB-비트에 저장된다.
표 5: 예시적인 MPVQ(3,5) LSB 기반 리딩 부호 열거.
표 6은 표 5에 따른 인덱스 구성 예를 나타낸다.
표 6: 예시적인 MPVQ(3,5) LSB 기반 리딩 부호 열거, 인덱스 구성 예.
표 5에서의 PVQ 크기는 이제 A(n,k+1)가 모든 n,k에 대해 2*NMPVQ(n,k) 비트 제한(예를 들어 32비트) 내에서 안전하게 계산될 수 없기 때문에 NMPVQ = l+U(n,k)+U(n,K+l)를 이용하여 계산되어야 한다는 것을 주목한다. 종래 기술은 PVQ-size = A(n,K+ l) + A(n,K)을 이용하거나, MOPS에 비용이 많이 드는 조합 기능 또는 저장된 값의 ROM에 비용이 많이 드는 표 조사를 이용한 비-제로 요소를 통한 합산을 이용한다.
A(n,k)는 또한 도 5(리딩 부호의 부분 위치 결정) 및 도 2(리딩 부호의 LSB 위치 결정)의 기본 재귀 개략도에서 l+2*U(n,k)로서 찾을 수 있다.
현재 제시된 기술의 다른 부분에서, 부호 인코딩 위치의 사전 추출을 통해 최적화된 MPVQ 인덱싱이 설명된다. 또한 MPVQ 리딩 부호를 위치를 인코딩하는 부호 encode_sign [0 ... N-l], 그 위치에서 인코딩할 실제 부호, 및 나머지 초기 리딩 부호의 벡터로 사전 추출함으로써 인코더 측 MPVQ 인덱스 합성 내부 루프를 최적화하는 것이 가능하다. 그러나, 이것은 몇몇 펄스의 경우에 비용이 많이 들 수 있는 사전 처리 부호 시프트 함수를 실행하는 것을 필요로 한다. 그러나, 어떤 경우에, 인덱스 합성의 내부 루프가 더욱 간단하게 될 때 MPVQ 인덱싱을 구현하는 바람직한 방법이 될 수 있고, 예를 들어 DSP-파이프라인(pipeline)을 위해 상당히 최적화될 수 있다.
부호 사전 시프팅에 대한 아래의 예는 N=8 및 K=13을 이용한다.
위의 예에서, 인코딩은 오른쪽에서 왼쪽으로, 즉 위치(N-1)에서 위치 0으로 수행된다.
사전 시프팅 함수는 제 1 부호를 변수 'lead_sign'로 시프트하고, PVQ-vec의 부호의 나머지는 다음(왼쪽) 비-제로 위치로 시프트된다. PVQ-vec의 마지막 비-제로 위치는 항상 encode_sign 벡터에서 0 값을 얻을 것이다.
도 18은 사전 추출된 리딩 부호를 이용한 MPVQ 인덱스 합성의 실시예를 도시한다. 여기에서, 이러한 MPVQ 인덱스 합성 구현을 위한 상세한 블록도의 실시예가 도시된다. 사전 추출된 리딩 부호 및 MPVQ 크기로 MPVQ 인덱스를 구성하기 위한 절차는 단계(700)에서 시작한다. 이러한 실시예는 LSB 위치에서 다음 부호를 이용한 솔루션에 기초한다. 입력 파라미터는 N, K 및 "vec"로서의 PVQ 벡터이다. 단계(702)는 알려진 오프셋 재귀의 기본 케이스를 가진 초기화 단계이고, N = 1을 설정한다. 단계(704)에서, 위치 파라미터는 N-1로 설정되고, 즉, 벡터는 끝에서 마지막 위치로 시작하는 시작을 향해 분석된다. 누적된 인덱스 및 누적된 펄스는 단계(706)에서 0으로 설정된다, 먼저, 단계(708)에서, 아래에서 더욱 상세히 설명되는 부호가 분석된다. 리딩 부호는 이에 의해 결정되고, 부호 벡터는 이용 가능하다. 단계(710)에서, 값은 현재 입력 벡터의 계수와 동일하게 설정된다. 단계(712-720)에서, 계수가 비-제로인 경우, 이러한 실시예에서 LSB를 가산함으로써 누적된 인덱스는 계수의 부호에 적합하다. 단계(722)서, 누적된 인덱스는 나머지 단위 펄스 및 현재 차원과 관련된 오프셋에 따라 수정된다. 현재 위치가 비-제로이면, 단계(724)에서 체크될 때, 즉 검색이 입력 벡터의 앞에 미치지 않을 때, 새로운 반복이 단계(726 및 728)에서 준비되고, 절차는 단계(710)로 반환한다. 전체 벡터가 검색되면, MPVQ-SIZE는 단계(730)에서 계산되고, 발신 인덱스, 리딩 부호 및 MPVQ 크기는 단계(739)에서 제공된다.
도 19는 부호 추출 기능의 실시예를 도시한다. 절차는 단계(740)에서 시작한다. 단계(742)에서, 인코딩된 부호 벡터 0-계수를 제공하고, 양의 리딩 부호를 추정하고, -1로서 초기 비-제로 계수의 임시 위치를 제공하는 초기화가 수행되고, 위치 수 0으로 시작한다. 단계(744)에서, 위치가 최대치 미만이고, 여전히 리딩 부호가 발견되지 않는지가 체크된다. 그러한 경우, 단계(746)에서, 현재 위치의 벡터 계수가 0인지가 체크된다. 그러한 경우, 현재 위치는 단계(754)에서 한 단계 앞으로 나아가게 되고, 프로세스는 반복된다. 현재 벡터 계수가 비-제로인 경우, 절차는 단계(750)에서 음의 lead_sign를 생성하는 단계(748)로 계속한다. 제 1 비-제로 계수의 위치는 절차가 단계(754)로 계속하기 전에 단계(752)에서 initial_pos로서 기록된다. 단계(744)에서, 리딩 부호가 발견되고, 절차는 부호 벡터 encode_sign 절차가 초기화되는 단계(756)로 계속하는 것이 발견된다. 단계(758-766)는 비-제로 계수에 대한 입력 벡터를 검색하기를 계속하고, 부호 벡터의 대응하는 위치에는 다음의 비-제로 계수의 부호가 주어진다. 모든 위치가 조사될 때, 리딩 부호 및 부호 벡터는 단계(769)에서 반환된다.
이러한 접근 방식에 따른 이점은 위치를 인코딩하는 리딩 부호의 사전 시프팅 또는 프리로컬리제이션(pre-localization)이 인덱싱 내부 반복 루프에서 리딩 부호 셔플링(shuffling)을 방지할 수 있게 한다는 것이다. 이것은 브랜치(branch)(IF/ELSE)가 구현하는 데 비용이 많이 드는 어떤 하드웨어에서 인코딩 내부 루프를 최적화하기를 원할 때 이점이 될 수 있다.
표 7은 MPVQ 부분 리딩 부호 반복 예를 예시한다. NPVQ(n=3,k=5)=2*NMPVQ(3,5)=2*51=102, 여기서, "2"는 지금 사전 추출된 리딩 부호 비트에 대응한다. 벡터 PVQ-vec=[pO, p1, p2], 예를 들어, 디코딩된 인덱스 8은 [3, 0, 2]이고, sum(abs(PVQ-vec) )= 5. 테이블 7에서, 이제 사전 추출된 초기 부호, 예에서는 2*U(n, k) 초기 진폭 섹션의 낮은/높은 섹션으로부터 도출되는 다음 리딩 부호는 양이다.
표 7: 예시적인 MPVQ(3,5) 부분 리딩 부호 열거.
표 8은 표 7에 따른 인덱스 구성 예를 예시한다.
현재 제시된 기술의 다른 부분에서, 혼합딘 낮은 동적 행 전용 재귀가 설명된다. k 값이 충분히 낮은 경우, 아래에 더 제시되는 새로운 행 전용 재귀 식을 이용하여 오프셋 매트릭스 A(n, k)에서 주어진 행 n에 필요한 오프셋을 계산하는 것이 가능하다. 새로운 재귀 식의 상세한 유도는 부록 B에 주어진다. PVQ 차 오프셋 A(n,k)에 대해 주어진 행 n에 대한 일반적인 재귀 방정식은 2012 종래의 IETF/OPUS-Audio 코드에 이용된다:
A(n,k) = A(n,k-2) + ((2*n-l)*A(n,k-l) - A(n,k-2)) /(k-1).
표 8: 예시적인 MPVQ(3,5) 부분 리딩 부호 열거, 인덱스 구성 예.
위의 방정식을 조작하고, 다음과 같은 새로운 관계를 이용함으로써,
U(n,k)= (A(n,k)- l)/2,
새로운 바람직한 낮은 동적 범위 혼합된 재귀 식을 얻을 수 있다:
U(n,k) = U(n,k-2) + (n*A(n,k-l) - NMpvQ(n,k-2)) / (k-1) ,
여기서 NMPVQ(n,k) = 1 + U(n,k)+ U(n,k+1), (the MPVQ(n,k) size).
새로운 분자 항 n*A(n, k-1)은 여기서 대응하는 종래의 분자 항 (2*n- l)*A(n,k-l)보다 훨씬 낮은 동적 범위이다.
바람직한 솔루션에서, 이러한 행 전용 재귀는 A(n,k)이 k>0에 대해 홀수라는 사실을 이용하여 행 n에 대한 지난 A(n,k) 값만을 이용하도록 더 조작될 수 있다. 새로운 매우 효율적인 혼합된 재귀 식을 얻는다:
U(n,k)=A(n,k-2)≫1+(n*A(n,k-l)-(1+A(n,k-l)≫l+A(n,k-2)≫1))/(k-l),
여기서 ">>"은 2에 의한 정수 나눗셈, 대부분의 하드웨어에서 저 비용 오른쪽 시프트(low cost right shift)이다.
이것은 종래의 행 전용 재귀보다 더 높은 n 및 더 높은 k 값에 대해 예를 들어 64 또는 32 또는 33 비트 내에서 제한된 정밀도로 빠른 행 전용 재귀의 이용을 가능하게 한다. 다시 말하면, 새로운 항 n*A(n,k-l)은 행 재귀에 대해 n 또는 k의 범위를 증가할 때 이전 항 2*n*A(n,k-l)보다 늦게 오버플로/랩(overflow/wrap)한다.
오프셋을 생성한 U(n,k)가 이전에 이용된 A(n, k)보다 낮은 동적을 가질 때 최적화된 행 전용 재귀의 동적 이점은 또한 감소된 동적 오프셋 표 2 및 또한 혼합된 재귀 오프셋 표 3에서 간접적으로 알 수 있다.
현재 제시된 기술의 다른 부분에서, 혼합된 MPVQ 리딩 부호 반복 및 임의의 기존의(legacy) PVQ 반복이 설명된다. 다른 가능한 열거 대안은 벡터의 나머지에 대해 초기 MPVQ 리딩 부호 열거 스테이지를 채용하고 나서 임의의 다른 효율적인 PVQ 열거 방식을 채용하는 것이다, 다시 말하면, 제 2 리딩 부호가 열거될 때마다, 이용 중인 PVQ 열거 방법은 기존의 방식으로 전환될 수 있다. 초기 리딩 부호 MPVQ 스테이지는 기존의 짧은 코드워드 방식보다 1 비트 많이 이용할 수 있게 할 것이며, 초기 MPVQ 스테이지는 제 1 MPVQ 스테이지 후에 적어도 1 비트 적게 오프셋의 동적(A, U)을 줄일 것이다.
표 99는 MPVQH에 대한 예시적인 디인덱싱 구조 및 결과를 보여주며, 제 1 MPVQ 스테이지 다음에 제 2 OPUS/IETF 오디오 크기 및 (Size PVQ(n,k)= A(n,k)+A(n, k+1) ) 기반 열거 스테이지를 하이브리드 조합을 보여준다.
표 9: 예시적인 MPVQH(3,5) 하이브리드 단일 리딩 부호 열거.
(n=3, k=5)에 대한 MPVQ-변동. 이러한 하이브리드 버전은 단일의 리딩 부호 반복 인덱싱 스테이지를 이용하고 나서 종래 기술의 IETF/OPUS형 [{-, 0}/+] 크기 기반 PVQ 인덱싱 스테이지 셀, NPVQ=2*NMPVQH=2*51=102을 이용하며, 여기서 "2"은 단일 초기 단일 추출된 리딩 부호 비트에 대응한다.
제 1 MPVQ(n,k) 스테이지를 이용한 다음 제 2 부호가 추가될 경우에 다른 피라미드 기반 PVQ 열거 스테이지(IETF/OPUS형 크기 스테이지의 위)를 이용하는 (위의 예시된 MPVQH와 같은) 하이브리드 방식의 단점은 PROM 코드 크기가 상당히 더 클 것이고, 반복 루프 내부에서의 인덱싱 방법의 전환은 임계 반복 루프 내부에서 추가의 DSP 사이클을 필요로 하는 추가의 결정 논리를 필요로 한다는 것이다. 또한 여러 오프셋 메모리가 유지되어야 할 수 있다. 그러나, 하이브리드 MPVQ 단일 리딩 부호 스테이지 다음에 후속 정규 PVQ 방식의 스테이지는 또한 예를 들어 32 비트에서 33 비트로 1 비트만큼 전체 짧은 코드워드 크기를 확장하는 이점을 제공할 수 있다.
상술한 실시예에서, 리딩 부호는 벡터의 제 1 비-제로 계수의 부호로서 선택되었다. 그러나, 다른 실시예에서, 리딩 부호는 벡터의 마지막 비-제로 계수로서 선택될 수 있다. 따라서, 리딩 부호는 정수 입력 벡터 또는 정수 출력 벡터에서 단말기의 비-제로 계수의 부호이다. 단말기의 비-제로 계수는 정수 입력 벡터 또는 정수 출력 벡터에서의 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이다. 리딩 부호를 추출하는 용도는 나머지 인덱싱이 간략화될 수 있다는 것이다. 하나의 두드러진 이유는 인덱싱 방식이 인수 2만큼 감소될 수 있다는 것이다. 인덱싱하기 전에, 처리될 벡터에는 얼마나 많은 비-제로 계수가 있는지 알려져 있지 않다. 그러나, 항상 단말기의 비-제로 계수가 있다.
상술한 실시예에서, 또한, 정수 입력 벡터의 인덱싱이 마지막 계수로부터 시작하여 제 1 계수로 종료하고, 디인덱싱이 정수 출력 벡터의 1 계수로 시작하여 마지막 계수로 종료한다는 것으로 추정되었다. 대안적 실시예에서, 인덱싱은 대신에 제 1 벡터 계수로 시작하여 마지막 벡터 계수로 종료할 수 있는 반면에, 디인덱싱은 마지막 계수로 시작하여 제 1 계수로 종료한다. 이것은 단말기의 비-제로 계수의 대안 중 어느 하나와 조합될 수 있다. 추가의 실시예에서, 인덱싱은 임의의 소정의 순서로 정수 입력 벡터의 계수를 선택할 수 있고, 그 후, 대응하는 디인덱싱은 반대 방향으로 정수 출력 벡터의 계수를 통해 진행한다. 그 후, 피라미드 벡터 양자화 열거 방식과 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식은 이에 따라 적응될 수 있다. 일 특정 실시예에서, 정수 입력/출력 벡터의 "위치"는 추정된 처리 순서의 위치일 수 있고, 벡터 자체 내의 실제 위치에 대응하지 않아야 한다.
제안된 기술은 특정 실시예에서 유선 또는 무선 장치일 수 있는 사용자 단말기 또는 사용자 장비에 적용될 수 있다.
본 명세서에 이용된 바와 같이, 비-제한적 용어 "사용자 장비"(UE) 및 "무선 장치"는 이동 전화, 셀룰러 폰, 무선 통신 능력을 구비한 개인 휴대 단말기(PDA), 스마트 폰, 내외부 모바일 광대역 모뎀을 구비한 랩탑 또는 개인용 컴퓨터(PC), 무선 통신 능력을 가진 태블릿 PC, 타겟 장치, 장치 대 장치 UE, 기계 타입 UE 또는 기계 대 기계 통신을 할 수 있는 UE, iPAD, CPE(Customer Premises Equipment), LEE(Laptop Embedded Equipment), LME(Laptop Mounted Equipment), 범용 직렬 버스(USB) 동글(dongle), 휴대용 전자 무선 통신 장치, 무선 통신 능력을 구비한 센서 장치 등을 나타낼 수 있다. 특히, 용어 "UE" 및 용어 "무선 장치"는 셀룰러 또는 이동 통신 시스템에서 무선 네트워크 노드와 통신하는 임의의 타입의 무선 장치 또는 셀룰러 또는 이동 통신 시스템 내에서 통신을 위한 임의의 관련 표준에 따라 무선 통신을 위한 무선 회로를 구비한 임의의 장치를 포함하는 비제한적 관점으로 해석되어야 한다.
본 명세서에 이용된 바와 같이, 용어 "유선 장치"는 네트워크에 대한 유선 접속을 위해 구성되거나 제조되는 임의의 장치를 나타낼 수 있다. 특히, 유선 장치는 유선 접속을 위해 구성될 때 무선 통신 능력을 갖거나 갖지 않고 위의 장치 중 적어도 일부일 수 있다.
제안된 기술은 특정 실시예에서 유선 또는 무선 장치일 수 있는 네트워크 노드에 적용될 수 있다.
네트워크 노드는 특정 실시예에서 무선 네트워크 노드일 수 있다. 본 명세서에 이용된 바와 같이, 비-제한적 용어 "무선 네트워크 노드"는 기지국, 네트워크 제어기와 같은 네트워크 제어 노드, 무선 네트워크 제어기, 기지국 제어기 등을 나타낼 수 있다. 특히, 용어 "기지국"은 Node B, 또는 eNB(evolved Node B)와 같은 표준화된 기지국, 및 또한 매크로/마이크로/피코 무선 기지국, 또한 펨토 기지국으로 알려진 홈 기지국, 릴레이 노드, 중계 장치, 무선 액세스 포인트, 송수신 기지국, BTS, 및 하나 이상의 원격 무선 유닛(RRU) 등을 제어하는 심지어 무선 제어 노드를 포함하는 상이한 타입의 무선 기지국을 포함할 수 있다.
네트워크 노드는 특정 실시예에서 유선 통신 시스템에서의 네트워크 노드일 수 있다.
UE 또는 네트워크 노드는 또한 송신 및/또는 수신 정보를 포함하는 하나 이상의 다른 노드와 통신하기 위한 무선 회로를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 설명된 방법 및 장치는 다양한 방식으로 조합되고 재배치될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
예를 들어, 실시예는 적절한 처리 회로에 의해 실행하기 위해 하드웨어, 또는 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다.
본 명세서에서 설명된 단계, 기능, 절차, 모듈 및/또는 블록은 범용 전자 회로 및 애플리케이션 특정 회로 모두를 포함하는 이산 회로 또는 집적 회로 기술과 같은 임의의 종래 기술을 이용하는 하드웨어로 구현될 수 있다.
특정 예는 하나 이상의 적절하게 구성된 디지털 신호 프로세서 및 다른 공지된 전자 회로, 예를 들어 전문화된 기능을 수행하기 위해 상호 접속된 이산 논리 게이트, 또는 주문형 집적 회로(ASIC)를 포함한다.
대안적으로, 본 명세서에서 설명된 단계, 기능, 절차, 모듈 및/또는 블록의 적어도 일부는 하나 이상의 프로세서 또는 처리 유닛과 같은 적절한 처리 회로에 의해 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램과 같은 소프트웨어로 구현될 수 있다.
따라서, 본 명세서에 제시된 흐름도는 하나 이상의 프로세서에 의해 수행되는 경우에 컴퓨터 흐름도로 간주될 수 있다. 대응하는 장치는 프로세서에 의해 수행되는 각 단계가 기능 모듈에 대응하는 기능 모듈의 그룹으로 정의될 수 있다. 이 경우, 기능 모듈은 프로세서상에서 실행되는 컴퓨터 프로그램으로 구현된다.
처리 회로의 예는 하나 이상의 마이크로 프로세서, 하나 이상의 디지털 신호 프로세서(DSP), 하나 이상의 중앙 처리 장치(CPU), 비디오 가속 하드웨어, 및/또는 하나 이상의 필드 프로그램 가능한 게이트 어레이(FPGA), 또는 하나 이상의 프로그램 가능한 논리 제어기(PLC)와 같은 임의의 적절한 프로그램 가능한 논리 회로를 포함하지만, 이에 제한되지 않는다.
또한, 제안된 기술이 구현되는 임의의 통상적 장치 또는 유닛의 일반적인 처리 능력을 재사용할 수 있을 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 또한, 예를 들어 기존 소프트웨어의 재프로그래밍 또는 새로운 소프트웨어 구성 요소의 추가에 의해 기존의 소프트웨어를 재사용할 수 있다.
제안된 기술은 오디오/비디오 신호를 인코딩하도록 구성된 인코더를 제공하며, 인코더는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내는 정수 입력 벡터를 획득하도록 구성되며, 정수 입력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 가지며, 인코더는 상기 정수 입력 벡터로부터 리딩 부호를 추출하도록 구성되며, 상기 리딩 부호는 정수 입력 벡터의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 상기 단말기의 비-제로 계수는 정수 입력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이며, 인코더는 피라미드 벡터 양자화 열거 방식을 이용하여 상기 정수 입력 벡터를 출력 인덱스로 인덱싱하도록 구성되며, 상기 리딩 부호와 함께 출력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 피라미드 벡터 양자화 열거 방식은 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계되며, 인코더는 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 출력 인덱스를 발신 비트 스트림으로 출력하도록 구성된다.
특정 예에서, 인코더는 프로세서 및 메모리를 포함한다. 메모리는 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하며, 이에 의해 인코더/프로세서는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내는 정수 입력 벡터를 획득하도록 동작되고, 정수 입력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 가지며, 인코더/프로세서는 상기 정수 입력 벡터로부터 리딩 부호를 추출하도록 동작되고, 상기 리딩 부호는 정수 입력 벡터의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 상기 단말기의 비-제로 계수는 정수 입력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이며, 인코더/프로세서는 피라미드 벡터 양자화 열거 방식을 이용하여 상기 정수 입력 벡터를 출력 인덱스로 인덱싱하도록 동작되고, 리딩 부호와 함께 출력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 피라미드 벡터 양자화 열거 방식은 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계되며, 인코더/프로세서는 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 출력 인덱스를 발신 비트 스트림으로 출력하도록 동작된다.
제안된 기술은 또한 피라미드 벡터 양자화에 의해 오디오/비디오 샘플로 디인덱싱하도록 구성된 디코더를 제공하며, 디코더는 착신 비트 스트림으로부터 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 입력 인덱스를 수신하도록 구성되며, 리딩 부호 및 입력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 리딩 부호는 생성될 정수 출력 벡터에서의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내며, 정수 출력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 가지며, 단말기의 비-제로 계수는 정수 출력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이며, 디코더는 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식을 이용하여 입력 인덱스를 정수 출력 벡터로 디인덱싱하도록 구성되며, 열거 방식에 의해 생성되는 입력 인덱스는 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계되며, 디코더는 수신된 리딩 부호에 따라 단말기의 비-제로 계수의 부호를 할당하도록 구성되며, 디코더는 벡터를 출력하도록 구성된다.
특정 예에서, 디코더는 프로세서 및 메모리를 포함한다. 메모리는 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하며, 이에 의해 디코더/프로세서는 착신 비트 스트림으로부터 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 입력 인덱스를 수신하도록 동작되며, 리딩 부호 및 입력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 리딩 부호는 생성될 정수 출력 벡터에서의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내며, 정수 출력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 가지며, 단말기의 비-제로 계수는 정수 출력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나이며, 디코더/프로세서는 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식을 이용하여 입력 인덱스를 정수 출력 벡터로 디인덱싱하도록 동작되며, 열거 방식에 의해 생성되는 입력 인덱스는 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하기 위해 설계되며, 디코더/프로세서는 수신된 리딩 부호에 따라 단말기의 비-제로 계수의 부호를 할당하도록 동작되며, 디코더/프로세서는 벡터를 출력하도록 동작된다.
다음에는, 컴퓨터 구현의 일례가 도 20을 참조하여 설명될 것이다. 인코더(10)는 하나 이상의 프로세서(800) 및 메모리(810)와 같은 처리 회로를 포함한다. 이러한 특정 예에서, 본 명세서에서 설명된 단계, 기능, 절차, 모듈 및/또는 블록 중 적어도 일부는 처리 회로에 의해 실행하기 위해 메모리에 적재되는 컴퓨터 프로그램(820-826)으로 구현된다. 처리 회로 및 메모리는 보통의 소프트웨어 실행을 가능하게 하도록 서로 상호 접속된다. 선택적인 입출력 장치(804-808)는 또한 입력 파라미터 및/또는 생성된 출력 파라미터와 같은 관련 데이터의 입력 및/또는 출력을 가능하게 하도록 처리 회로 및/또는 메모리에 상호 접속될 수 있다.
다음에는, 컴퓨터 구현의 다른 예가 도 21을 참조하여 설명될 것이다. 디코더(60)는 하나 이상의 프로세서(850) 및 메모리(860)와 같은 처리 회로를 포함한다. 이러한 특정 예에서, 본 명세서에서 설명된 단계, 기능, 절차, 모듈 및/또는 블록 중 적어도 일부는 처리 회로에 의해 실행하기 위해 메모리에 적재되는 컴퓨터 프로그램(870-876)으로 구현된다. 처리 회로 및 메모리는 보통의 소프트웨어 실행을 가능하게 하도록 서로 상호 접속된다. 선택적인 입출력 장치(854-858)는 또한 입력 파라미터 및/또는 생성된 출력 파라미터와 같은 관련 데이터의 입력 및/또는 출력을 가능하게 하도록 처리 회로 및/또는 메모리에 상호 접속될 수 있다.
용어 '컴퓨터'는 일반적인 의미로 특정 처리, 결정 또는 계산 태스크를 수행하기 위해 프로그램 코드 또는 컴퓨터 프로그램 명령어를 실행할 수 있는 임의의 시스템 또는 장치로서 해석되어야 한다.
특정 실시예에서, 컴퓨터 프로그램은, 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서가 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내는 정수 입력 벡터를 획득하도록 하는 명령어로서, 정수 입력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖는 명령어; 프로세서가 정수 입력 벡터로부터 리딩 부호를 추출하도록 하는 명령어로서, 리딩 부호는 정수 입력 벡터의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 단말기의 비-제로 계수는 정수 입력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나인 명령어; 프로세서가 피라미드 벡터 양자화 열거 방식을 이용하여 정수 입력 벡터를 출력 인덱스로 인덱싱하도록 하는 명령어로서, 리딩 부호와 함께 출력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 피라미드 벡터 양자화 열거 방식은 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하는 명령어; 및 프로세서가 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 출력 인덱스를 발신 비트 스트림으로 출력하도록 하는 명령어를 포함한다.
특정 실시예에서, 컴퓨터 프로그램은, 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서가 착신 비트 스트림으로부터 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 입력 인덱스를 수신하도록 하는 명령어로서, 리딩 부호 및 입력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 리딩 부호는 생성될 정수 출력 벡터에서의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내며, 정수 출력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 가지며, 단말기의 비-제로 계수는 정수 출력 벡터에서 제 1 비-제로 계수 및 마지막 비-제로 계수 중 하나인 명령어; 프로세서가 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식을 이용하여 입력 인덱스를 정수 출력 벡터로 디인덱싱하도록 하는 명령어로서, 입력 인덱스는 상기 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하는 열거 방식에 의해 생성되는 명령어; 프로세서가 수신된 리딩 부호에 따라 단말기의 비-제로 계수의 부호를 할당하도록 하는 명령어; 및 프로세서가 정수 출력 벡터를 출력하도록 하는 명령어를 포함한다.
제안된 기술은 또한 컴퓨터 프로그램을 포함하는 캐리어를 제공하며, 캐리어는 전자 신호, 광학 신호, 전자기 신호, 자기 신호, 전기 신호, 무선 신호, 마이크로파 신호, 또는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 중 하나이다.
따라서, 소프트웨어 또는 컴퓨터 프로그램은 보통 컴퓨터 판독 가능한 매체상에서 반송되거나 저장되는 컴퓨터 프로그램 제품으로 실현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 매체는 판독 전용 메모리, ROM, 랜덤 액세스 메모리, RAM, 콤팩트 디스크, CD, 디지털 다기능 디스크, DVD, 블루레이 디스크, 범용 직렬 버스, USB, 메모리, 하드 디스크 드라이브, HDD 저장 장치, 플래시 메모리, 자기 테이프, 또는 임의의 다른 종래의 메모리 장치를 포함하지만, 이에 제한되지 않는 하나 이상의 이동식 또는 비이동식 메모리 장치를 포함할 수 있다. 따라서, 컴퓨터 프로그램은 처리 회로에 의해 실행하기 위해 컴퓨터 또는 동등한 처리 장치의 동작 메모리에 적재될 수 있다.
본 명세서에 나타낸 바와 같이, 인코더는 대안적으로 기능 모듈의 그룹으로 정의될 수 있으며, 기능 모듈은 적어도 하나의 프로세서상에서 실행하는 컴퓨터 프로그램으로 구현된다.
도 22는 기능 모듈(830-836)의 그룹을 포함하는 인코더(10)의 일례를 예시하는 개략적인 블록도이다.
따라서, 메모리(810)에 상주하는 컴퓨터 프로그램은 프로세서(800)에 의해 실행될 때 본 명세서에서 설명된 단계 및/또는 태스크의 적어도 부분을 수행하도록 구성된 적절한 기능 모듈(830-836)로서 구성될 수 있다. 이러한 기능 모듈(830-836)의 일례는 도 22에 예시된다.
본 명세서에 나타낸 바와 같이, 디코더는 대안적으로 기능 모듈의 그룹으로 정의될 수 있으며, 기능 모듈은 적어도 하나의 프로세서상에서 실행하는 컴퓨터 프로그램으로 구현된다.
도 23은 기능 모듈(880-886)의 그룹을 포함하는 디코더(60)의 일례를 예시하는 개략적인 블록도이다.
따라서, 메모리(860)에 상주하는 컴퓨터 프로그램은 프로세서(850)에 의해 실행될 때 본 명세서에서 설명된 단계 및/또는 태스크의 적어도 부분을 수행하도록 구성된 적절한 기능 모듈(880-886)로서 구성될 수 있다. 이러한 기능 모듈(880-886)의 일례는 도 23에 예시된다.
제안된 접근 방식은 짧은 코드워드 기반의 피라미드 벡터 양자화 방식의 성능을 향상시킨다. 이 방식은 필요한 인덱싱 오프셋의 동적 범위를 감소시킨다. 감소된 동적 범위의 원하는 부수적인 효과(side effect)는 1비트 더 큰 "짧은" PVQ-코드워드가 주어진 HW에 대해 상당한 패널티 없이 이용할 수 있다는 것이다.
이것은 B 비트 부호 없는 산술을 지원하는 DSP 하드웨어에서 B+1 비트 PVQ-코드워드 방식을 이용할 수 있게 하고, 이것은 (B-1 비트 크기를 가진) 부호 있는 B 비트 정수 산술만을 지원하는 DSP 하드웨어 상에서 B 비트 PVQ-코드워드 방식을 구현할 수 있게 한다.
더욱이, 분할 보조(side) 정보를 전송하는 데 필요한 오버헤드는 1비트 더 큰 코드워드를 효율적으로 인코딩하는 능력으로 인해 감소될 것이다. 일례로서, 차원 N=128에서 균등하게 분산된 k 펄스의 PVQ 인코딩이 이용되며, 여기서 5 비트는 각각의 2진 차원의 분할을 위한 관계를 인코딩하는데 이용되고, 71 비트는 오디오 코덱 비트 할당 알고리즘에 의해 차원 N=128을 통해 PVQ에 할당되었다.
최적의 무제한 PVQ는 다음을 제공한다:
log2(NPVQ(N= 128, k= 12)) =67.2 비트,
log2(NMPVQ(N= 128, k= 12+ l)) =71,5 비트.
67.2 < 71 < 71.5, 즉 12 단위 펄스는 N=128을 통해 최적의 무제한 PVQ를 이용하여 가능하며, 결과적으로 12/128의 펄스 밀도를 생성시킨다.
레가시 B=32 비트 방식은 거의 같은 차원으로의 2 분할을 필요로 한다[N1= 43, N2= 43, N3= 42]):
2*log2(NPVQ(43,4)) + log2(NPVQ(42,4)) + 2*5 = 63.25+ 2*5 = 73.25 비트
73.25는 비트 버짓(bit budget) 71 이상이다. 1 내지 11만큼 펄스의 수를 감소시키려고 함으로써, 다음을 획득한다:
2*log2(NpVQ(43,4)) + log2(NPVQ(42,3)) + 2*5 = 58.84 + 2*5 = 68.84 < 71.
생성된 펄스 밀도는 11/128이 된다.
레가시 B=32 비트 방식은 균일하지 않은 분할 차원으로의 2 분할을 필요로 한다[N1=64, N2=32, N3=32]):
log2(NPVQ(64,6)) + 2*log2(NPVQ(32,3)) + 2*5 = 53.34 + 2*5 = 73.34 비트
73.25는 비트 버짓 71 이상이다. 1 내지 11만큼 펄스의 수를 감소시키려고 함으로써, 다음을 획득한다:
2*log2(NPVQ(32,3)) + log2(NPVQ(64,5)) + 2*5 = 58.92 + 2*5 = 68.9 < 71.
생성된 펄스 밀도는 11/128이 된다.
새로운(B+1)=33비트 MPVQ 방식은 [Nl=64 ,N2=64])로의 하나의 분할을 필요로 한다:
2* log2(2*NMPVQ(64,6)) + 5 = 2*32.51 + 5 = 70.02 bits < 71,
여기서
2*NMPVQ(64,6) = NPVQ(64,6) = 32.51 > B.
생성된 펄스 밀도는 12/128이 된다. 다시 말하면, 차원 N=128 벡터에 할당된 71 비트가 주어지면, 이전의 32비트 코드워드 방식은 11 펄스만을 제공할 수 있지만, 새로운 33비트 코드워드 방식은 12 펄스를 제공할 수 있다.
33 비트의 1 비트 더 큰 인코딩 범위로 인해, 추가적인 벡터 분할에 대한 오버헤드(종종)가 감소될 수 있을 때 새로운 방식은 오디오 코덱의 원래 비트 할당 명령어에 따라 비트를 할당하는데 적합하다.
예시적인 오디오 코덱의 비트 할당 방식은 ITU-T G.719 규격, 섹션 7.5.2 또는 OPUUS RFC6716, 섹션 4.3.4.1에서 찾을 수 있다.
상술한 실시예는 단지 예로서 주어지고, 제안된 기술은 이것에 제한되지 않는 것으로 이해되어야 한다. 당업자는 첨부된 청구 범위에 의해 정의되는 범위로부터 벗어나지 않고 본 실시예에 대한 다양한 수정, 조합 및 변경이 이루어질 수 있다는 것을 이해할 것이다. 특히, 상이한 실시예에서의 상이한 부분 솔루션은 기술적으로 가능한 다른 구성에서 조합될 수 있다.
약어
VQ 벡터 양자화기/양자화
PVQ 피라미드 VQ
PVQ(n,k) 차원 n 및 k 단위 펄스를 가진 PVQ 구조, PVQ(n,k)는 k와 동일 한 L1-놈을 가진 피라미드 구조이다.
MPVQ 리딩 부호 모듈러 PVQ
MPVQ(n,k) 차원 n 및 k 단위 펄스를 가진 MPVQ 구조, MPVQ(n,k) 구조는 슬라이스드(sliced) PVQ(n,k) 피라미드 구조이고, MPVQ(n,k) 의 L1-놈은 k이다.
NPVQ(N,K) PVQ의 크기(차원 N, K 단위 펄스)
NMPVQ(N,K) MPVQ의 크기(차원 N, K 단위 펄스)
SIMD 단일 명령어 다중 데이터(DSP 명령어 카테고리)
DSP 디지털 신호 프로세서
HW 하드웨어
SW 소프트웨어
N,dim 차원
n,1 현재 차원
k, K PVQ(n,k) 및 MPVQ(n,k)의 단위 펄스의 수
KMAX 최대 K-값
B 효율적인 연산을 위한 타겟 하드웨어 시스템에서의 비트 제한, 통상적으로 오늘날의 프로세서에서는 (16), 32 또 는 64 비트.
R 샘플당 비트, 또는 계수당 비트,
x 타겟 벡터
r, vec 형상 벡터(또한 때로는 잔류라 함)
G 타겟 벡터 스케일링을 위한 이득(스칼라 또는 벡터)
RAM 랜덤 액세스 메모리
OPS 초당 연산
MOPS 초당 백만 연산
P-ROM 프로그램 ROM
ROM 판독 전용 메모리(통상적으로 사전 저장된 데이터)
LSB 최하위 비트
MSB 최상위 비트
LP 선형 예측
부록 A
이러한 부록에서는 IETF/OPUS 오디오 PVQ 섹션으로부터의 관련 추출은 종래 기술의 상태를 설정하기 위해 포함된다. 정제되고 최적화된 OPUS-Audio PVQ 인덱싱/디인덱싱 알고리즘은 RFC 6716의 텍스트 설명에 나타나 있지 않고 부착 IETF/ OPUS-Audio RFC6716 PVQ-디인덱싱에서 c-코드 파일(cwrs.c)로서 제공되는 수개의 최적화를 포함한다
"PVQ 디코딩
PVQ 벡터의 디코딩은 decode_pulses()(cwrs.c)에서 구현된다. 고유 코드워드 인덱스는 0과 V(N,K)-1 사이에서 균일하게 분포 정수 값으로 디코딩되며, 여기서 V(N,K)는 N 샘플에서 K 펄스의 가능한 조합의 수이다. 그 후, 인덱스는 [PVQ]에서 명시된 동일한 방식으로 벡터로 변환된다. 인덱싱은 V(N,K)의 계산에 기초한다([PVQ]에서는 N(L,K)을 나타냄).
조합의 수는 V(N,K) = V(N-1,K) + V(N,K-1) + V(N-1,K-1)로서 재귀적으로 계산될 수 있으며, V(N,0) = 1 및 V(0,K) = 0, K!= 0. 사전 계산된 표 및 재귀 식의 직접 이용을 포함하는 V(N,K)를 계산하기 위한 많은 상이한 방식이 있다. 참조 구현은 임의의 라인과 작은 N에 대한 직접 다항식 솔루션을 초기화할 대안적 일변량 반복(univariate recurrence)과 함께 메모리 사용을 절약하기 위해 한 번에 재귀 식의 하나의 라인(또는 열)을 적용한다. 이러한 방법의 모두는 동일하고, 속도, 메모리 이용량 및 코드 크기에서 상이한 트레이드오프를 갖는다. 구현은 수학적 정의에 해당하는 한 좋아하는 임의의 방법을 이용할 수 있다.
디코딩된 벡터 X는 다음과 같이 회수된다. 0 <= i < V(N,K)이도록 i는 ft = V(N,K)인 섹션 4.1.5에서 절차로 디코딩된 인덱스라고 한다. 그 다음, j = 0 내지 (N - 1)에 대해, 포괄적으로 다음과 같이 행한다:
1. p = (V(N-j- l,k) + V(N-j,k))/2라고 한다.
2. i < p이면, sgn = 1라고 하고, 그 밖에 sgn = - 1라고 하고, i = i - p를 설정한다.
3. kO = k라고 하고, p = p - V(N-j- l,k)를 설정한다.
4. p > i일 동안, k = k - 1 및 p = p - V(N-j- l,k)를 설정한다.
5. X[j] = sgn*(kO - k) 및 i = i - p를 설정한다.
그 후, 디코딩된 벡터 X는 L2-놈이 1과 동일하도록 정규화된다."
IETF/OPUS-Audio PVQ 코드워드 제한 및 분할
"분할 디코딩
PVQ 코드 벡터를 디코딩할 때 다중 정밀도(multi-precision) 계산을 위한 필요성을 회피하기 위해, 코드북에 허용된 최대 크기는 32 비트이다. 더욱 큰 코드북이 필요한 경우, 벡터는 대신에 크기 N/2의 두 서브벡터로 분할된다. 현재 할당으로부터 유도된 정밀도로 양자화된 이득 파라미터는 각각의 분할 측의 상대 이득을 나타내도록 엔트로피 코딩되고, 전체 디코딩 프로세스는 재귀적으로 적용된다. 다수의 분할 레벨은 LM+1 분할의 제한까지 적용될 수 있다. 동일한 재귀 메커니즘은 스테레오 오디오의 조인트 코딩에 적용된다."
IETF/OPUS-Audio RFC-6716 PVQ 검색
"구형 벡터 양자화
CELT는 피치 예측기(pitch predictor)에 의해 예측되지 않은 각 대역의 스펙트럼의 상세 사항을 양자화하기 위한 피라미드 벡터 양자화기(PVQ) [PVQ]를 이용한다. PVQ 코드북은 N 샘플의 벡터 K 부호 있는 펄스의 총액으로 구성되며, 여기서, 동일한 위치에서 2개의 펄스는 동일한 부호를 가질 필요가 있다. 따라서, 코드북은 sum(abs(y(j))) = K을 만족하는 N 차원의 모든 정수 코드 벡터 y를 포함한다.
할당된 충분한 비트가 있는 대역에서, PVQ는 직접 섹션 5.3.2에서의 정규화로부터 생성되는 단위 벡터를 인코딩하는 데 이용된다. PVQ 코드 벡터 y가 주어지면, 단위 벡터 X는 X = y/||y||로서 획득되고, 여기서 ||.||는 L2 놈을 나타낸다."
"PVQ 검색
최상의 코드 백터 y에 대한 검색은 alg_quant()(vq.c)에 의해 수행된다. 품질과 복잡성 사이의 트레이드오프를 가지면서 검색에 대한 수개의 가능한 접근 방식이 있다. 참조 구현에 이용되는 방법은 정규화된 스펙트럼 X을 K-1 펄스의 코드북 피라미드 상으로 투영함으로써 초기 코드워드 y1을 계산한다:
yO = truncate_towards_zero( (K- l) * X / sum(abs(X)))
N, K 및 입력 데이터에 따라, 초기 코드워드 y0은 0 내지 K-1 비-제로 값을 포함할 수 있다. 마지막 펄스를 제외한 모든 나머지 펄스는 y와 X 사이의 정규화된 상관 관계를 최소화하는 그리디 검색(greedy search)으로 반복적으로 발견된다:
상술한 검색은 품질과 계산 비용 사이의 양호한 트레이드오프인 것으로 간주된다. 그러나, PVQ 코드북을 검색할 다른 가능한 방식이 있고, 구현은 임의의 다른 검색 방법을 이용할 수 있다. alg_quant() in celt/ vq.c을 참조한다."
IETF/OPUS-Audio RFC-6716 PVQ 인덱싱
"PVQ 인코딩
인코딩할 벡터 X는 다음과 같이 0 <= i < V(N,K)이도록 인덱스 i로 변환된다. i = 0 및 k = 0이라고 한다. 그 다음, j = (N-1)을 0으로 다운할 경우, 포괄적으로 다음을 행한다:
1. k > 0이면, i = i + (V(N-j- l,k- l) + V(N-j,k- l))/2을 설정한다.
2. k = k + abs(X[j])를 설정한다.
3. X[j] < 0이면, i = i + (V(N-j- l,k) + V(N-j,k))/2을 설정한다.
그 후, 인덱스 i는 ft = V(N,K)인 섹션 5. 1.4의 절차를 이용하여 인코딩된다."
부록 B
MPVQ 관련련 재귀 방정식의 유도
피셔의 식을 이용한 U(n,k) 및 M(n, k)=NMPVQ(n, k) 크기 관계의 유도:
N(n,k)을 NPVQ(n,k)에 대한 짧은 표기, k 단위 펄스를 가진 차원 n에 대한 PVQ 벡터의 수로서 이용한다.
1986으로부터의 피셔의 원래의 PVQ 재귀:
N(n, k) = N(n-l,k) + N(n-l,k-l) + N(n-l,k) (1)
정의 M(n, k) = N(n, k)/2; (2)
M(n,k)는 NMPVQ(n,k)에 대한 짧은 표기로서 아래에 이용됨
// M(n,k) 양의 첫 글자(positive initial)를 가진 PVQ-벡터의 수
// 부호는 전체 PVQ-의 엔트리의 수의 절반임
// 피라미드 N(n,k))
U(n, k)를 sum ( j=l, j=k-l,M (n-1, j)로서 정의 (3)
// 나머지 리딩을 가진 벡터의 수
// 벡터를 배제한 +(양) 부호
// 벡터를 배제한 "k"의 초기 위치 값
// "0"의 초기 위치 값
M(n,k) = 1 + 2*U(n, k) + M(n-l,k); (4)
// k=KMAX에 대한 1, 가능한 하나만의 이러한 리딩 벡터
// 2*U(n,k) 새로운/다음 리딩 부호를 가진 벡터의 수의 경우
// (양 또는 음의 새로운/다음 리딩 부호로 인한 "2")
// ("(U(n,k)" 벡터는 초기 양의 진폭 [ KMAX-1, KMAX-2 ... 1 ]을 가짐)
// 나머지에 대한 M(n-l,k)
// 리딩 제로 값을 가진 벡터
(M(n,k) = NMPVQ(n,k)와 동등하게)
NMPVQ(n,k) = 1 + 2*U(n, k) + NMPVQ (n-l,k); (4b)
M(n,k) - M(n-l,k) = 1 + 2*U(n, k) = A(n, k) (5)
(1)(2)(5)를 조합하면
M(n-l,k) = U(n,k+1) - U(n, k) (6)
(4)(6)를 조합하면
M(n, k) = 1 + U(n,k) + U(n,k+1) (7)
(7)은 이제 U(n,k) 및 U(n,k+1) < M(n,k) (5) 모두로서 크기 계산에 이용될 수 있으며, 차(5), A(n, k)는 A(n, KMAX)까지 오프셋에만 이용될 경우에 A(n, KMAX+l)로서 진폭 오프셋 반복을 위해 여전히 이용될 수 있고, M(n, KMAX)를 초과할 수 있으며, 따라서 정밀도 제한된 하드웨어에서 수치 문제를 일으킬 수 있다.
U(n,k)에 대한 직접 행 계산 재귀의 유도
U(n,k) = (A(n,k)-l)/2 (식 (5)으로부터)
CELT/OPUS-Audio에 이용되는 PVQ 차 행 A(n,k)에 대한 일반 방정식
A(n,k)=A(n,k-2)+((2*n-l)*A(n,k-1)-A(n,k-2))/(k-1) (8)
(5)(8)을 조합하면
U(n,k) = ( (2*n - l)*(U(n,k-l) +
(k-2) *U (n, k-2) + n - 1 )/(k-l) (9)
또는 혼합된 재귀를 허용한다
U(n, k) = (A(n, k-2) -1) /2 +
( (2*n-l) *A(n, k-1) -A(n, k-2) ) / (2* (k-1) ) (10)
(8 9, 10)의 분자의 높은 동적 범위로 인해, 제한된 정밀도 연산 시스템(예를 들어, 32 비트 시스템)에서 이러한 직접 함수 esp를 평가할 때 특별한 주의가 취해져야 한다.
(8)은 IETF/OPUS 및 원래-CELT에 이용된다.
(10)은 이전의 모든 A(n, k<KMAX+l)가 충분히 낮은 값을 갖는다는 것을 선험적으로 알려진 바와 같이 U(n, KMAX+1)의 MPVQ 시스템 계산에서 이용될 수 있다.
(10)은 (A(n,k)가 항상 k>l의 경우 홀수일 때) 심지어 더 간략화될 수 있다
U(n,k) = floor (A(n, k-2) /2) + (n*A (n, k-1) - (floor (A(n, k-1) / 2 ) + floor (A(n, k-2) /2 + 1 ) ))/ (k-1) (11)
또는 U(n,k) = U(n,k-2) + (n*A (n, k-1) -NMPVQ (n,k-2))/(k-1) (11.b)
MPVQ n,k- 매트릭스 재귀 관계
피셔의 관계식(1)에서, N(n, k) = N(n-l,k)+ N(n-l,k-l)+ N (n-1, k)
(7) 및 (5)를 조합하면, 이러한 재귀 관계식을 찾을 수 있다:
U(n,k+1)= 1 + U(n-l,k)+ U(n-l,k+l)+ U(n,k) (12),
초기 조건으로
U(0, *)=0, U(1, *) = 0, 및 U(a,b) = U(b,a)
A(n,k+1)= A(n-1, k) + A(n-1, k+1) + A(n,k) (13)
초기 조건으로 A(0,0)=1, A(0,l+)=0, A(l,*)=l, 및 A(a,b) = A(b,a)
(13)은 A(n,k)에 대해 이전의 벡터 행 n-1, k=0:KMAX로부터 행 n, k=0:KMAX을 반복적으로 계산하는데 이용될 수 있고, (12)는 U(n,k)에 대해 이전의 벡터 행 n-1, k=0:KMAX+1로부터 행 n, k=0:KMAX+1을 반복적으로 계산하는데 이용될 수 있다.
(13)은 IETF-OPUS-Audio에 이용된다.
(12)와 A(n,k)가 홀수인 사실을 이용하면은 새로운 효율적인 혼합된 재귀식을 얻는다:
U(n,k+1) = 1 + A(n-l,k)≫l + -l,k+l) + A(n,k)≫l (14)
여기서 ">>"은 2에 의한 정수 나눗셈이고(오른쪽 시프트), A(큰 n, k+1)가 포화 상태일 수 있을 때, 식 14는 주어진 동적 범위, 예를 들어 마지막 (k+1) 오프셋 열에 대해 32 비트 내에 머물도록 하는데 이용된다.
곱 및 벡터 길이 재귀 관계에 의한 벡터 반경 관계 열거
1998년 Hung , Tsern, Meng은 또한 크기가 N(l, k)= NPVQ(1, k)인 PVQ(l==n, k) 피라미드에 대한 일부 관련된 추가적인 관계를 요약하며, 아래의 벡터 반경 재귀 관계 "(43)"는 행 1=n에 대한 기본 행 전용 크기 관계이다.
아래의 곱에 의한 열거 식 "(44)"은 PVQ 크기에 대한 다수의 비-제로 요소 기반의 곱 관계이다.
(l - 1)N(l,k) = 2kN(l - 1, k) + (l - 1)N(l - 2, k)
벡터 길이 재귀 (42)
kN(l,k) = 2lN(l,k-1) + (k-2)N(l, k-2)
벡터 반경 재귀 (43)
곱에 의한 열거 식 (44)
Claims (48)
- 오디오/비디오 샘플의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 방법에 있어서,
정수 입력 벡터를 획득하는 단계(402)로서, 상기 정수 입력 벡터는 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 상기 정수 입력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖는 상기 획득하는 단계;
상기 정수 입력 벡터로부터 리딩 부호를 추출하는 단계(404)로서, 상기 리딩 부호는 코딩 방향으로의 상기 정수 입력 벡터에서의 마지막 비-제로 계수의 부호인 상기 추출하는 단계;
수정된 피라미드 벡터 양자화 열거 방식을 이용하여 상기 정수 입력 벡터를 출력 인덱스로 인덱싱하는 단계(406)로서, 상기 리딩 부호와 함께 출력 인덱스는 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 상기 수정된 피라미드 벡터 양자화 열거 방식은 각각의 비-제로 계수의 부호를 시프트함으로써 상기 시프트된 부호가 상기 코딩 방향으로 다음의 비-제로 계수와 관련하여 코딩되도록 상기 리딩 부호를 무시하는 상기 인덱싱하는 단계; 및
제 1 코드워드로서의 상기 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 상기 출력 인덱스를 발신 비트 스트림으로 출력하는 단계(408)를 포함하는 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 인덱싱하는 단계(406)는 반복 열거 절차에 의해 수행되고;
상기 반복 열거 절차는 상기 정수 입력 벡터의 하나의 현재 계수가 고려를 위해 선택되는 반복 단계의 반복을 포함하며;
상기 반복 단계는 결과적으로
상기 정수 입력 벡터의 상기 현재 계수 전에 처리된 상기 정수 입력 벡터의 모든 계수와 관련되는 오프셋 파라미터를 찾는 단계; 및
상기 오프셋 파라미터에 따라 누적된 인덱스를 증가시키는 단계를 포함하며;
상기 반복은 적어도 상기 정수 입력 벡터의 모든 계수가 고려되었을 때까지 상기 현재 계수와 번갈아 선택되는 상기 정수 입력 벡터의 계수로 계속되고;
상기 반복 열거 절차는 모든 반복 단계가 종료된 후 상기 출력 인덱스가 상기 누적된 인덱스와 동일하게 설정되는 종료 단계를 포함하는 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 방법. - 제 2 항에 있어서,
각 반복 단계에서 상기 누적된 인덱스를 증가시키는 단계는 상기 정수 입력 벡터의 이전의 비-제로 계수의 부호에 따라 최하위 비트를 갖는 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 방법. - 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,
상기 누적된 인덱스를 증가시키는 단계는 적어도 부분적으로 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)에 기초하고, n은 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k는 단위 펄스의 수이며, 상기 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)는 리딩 제로를 갖지 않고, 리딩 값 k를 갖지 않고, 리딩 양의 값을 갖고, 양의 다음 리딩 부호를 갖는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 방법. - 제 4 항에 있어서,
상기 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)는 U(n,k)= 1 + U(n,k-1) + U(n-l,k-l) + U(n-l,k)으로 재귀적으로 정의되는 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 방법. - 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,
상기 인덱스를 증가시키는 단계는 적어도 부분적으로 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k)에 기초하고, n은 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k는 단위 펄스의 수이며, 상기 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k)는 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 방법. - 제 6 항에 있어서,
상기 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k)는 A(n,k)= A(n,k-1) + A(n-l,k-l) + A(n-l,k)로 재귀적으로 정의되는 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 방법. - 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,
상기 인덱스 값을 증가시키는 단계는 n이 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k가 단위 펄스의 수이고, 리딩 제로를 갖지 않고, 리딩 값 k를 갖지 않고, 리딩 양의 값을 갖고, 양의 다음 리딩 부호를 갖는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)와, 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k) 모두에 기초하는 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 방법. - 제 8 항에 있어서,
U의 재귀는 U(n,k+1) = 1 + A(n-l,k)≫ l + U(n-l,k+l) + A(n,k)≫l에 따라 수행되는 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 방법. - 오디오/비디오 샘플의 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱 방법에 있어서,
착신 비트 스트림으로부터 제 1 코드워드로서의 리딩 부호 및 제 2 코드워드로서의 입력 인덱스를 수신하는 단계(452)로서, 상기 리딩 부호 및 상기 입력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 상기 리딩 부호는 생성될 정수 출력 벡터에서의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내며, 상기 정수 출력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖고, 상기 단말기의 비-제로 계수는 상기 정수 출력 벡터에서의 제 1 비-제로 계수인 상기 수신하는 단계;
수정된 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식을 이용하여 상기 입력 인덱스를 상기 정수 출력 벡터로 디인덱싱하는 단계(454)로서, 열거 방식에 의해 생성되는 상기 입력 인덱스는 상기 단말기의 비-제로 계수의 상기 부호를 무시하는 상기 디인덱싱하는 단계;
상기 수신된 리딩 부호에 따라 상기 단말기의 비-제로 계수의 부호를 상기 정수 출력 벡터에 할당하는 단계(456); 및
상기 정수 출력 벡터를 출력하는 단계(458)를 포함하는 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱 방법. - 제 10 항에 있어서,
상기 디인덱싱하는 단계(454)는 반복 반열거 절차에 의해 수행되고;
상기 반복 반열거 절차는 나머지 인덱스가 상기 입력 인덱스와 동일하게 설정되는 초기화 단계, 및 상기 정수 출력 벡터의 하나의 현재 계수가 고려를 위해 선택되는 반복 단계의 반복을 포함하며;
상기 반복 단계는 결과적으로
상기 정수 출력 벡터 내의 상기 현재 계수의 위치 및 상기 나머지 인덱스와 호환 가능한 오프셋 파라미터를 찾는 단계;
상기 오프셋 파라미터에 따라 상기 나머지 인덱스를 감소시키는 단계; 및
상기 오프셋 파라미터와 관련된 진폭과 동일하도록 정수 입력 벡터의 현재 계수의 진폭을 설정하는 단계를 포함하며,
상기 반복은 적어도 상기 나머지 인덱스가 제로와 동일하게 될 때까지 상기 현재 계수와 번갈아 선택되는 상기 정수 입력 벡터의 계수로 계속되는 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱 방법. - 제 11 항에 있어서,
상기 정수 입력 벡터의 다음 비-제로 계수의 부호는 상기 나머지 인덱스의 최하위 비트에 따라 추론되는 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱 방법. - 제 11 항 또는 제 12 항에 있어서,
상기 나머지 인덱스를 감소시키는 단계는 적어도 부분적으로 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)에 기초하고, n은 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k는 단위 펄스의 수이며, 상기 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)는 리딩 제로를 갖지 않고, 리딩 값 k를 갖지 않고, 리딩 양의 값을 갖고, 양의 다음 리딩 부호를 갖는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱 방법. - 제 13 항에 있어서,
상기 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)는 U(n,k)= 1 + U(n,k-1) + U(n-l,k-l) + U(n-l,k)으로 재귀적으로 정의되는 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱 방법. - 제 11 항 또는 제 12 항에 있어서,
상기 나머지 인덱스를 감소시키는 단계는 적어도 부분적으로 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k)에 기초하고, n은 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k는 단위 펄스의 수이며, 상기 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k)는 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱 방법. - 제 15 항에 있어서,
상기 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k)는 A(n,k)= A(n,k-1) + A(n-l,k-l) + A(n-l,k)로 재귀적으로 정의되는 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱 방법. - 제 11 항 또는 제 12 항에 있어서,
상기 나머지 인덱스를 감소시키는 단계는 n이 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k가 단위 펄스의 수이고, 리딩 제로를 갖지 않고, 리딩 값 k를 갖지 않고, 리딩 양의 값을 갖고, 양의 다음 리딩 부호를 갖는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)와, 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k) 모두에 기초하는 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱 방법. - 제 17 항에 있어서,
마지막 매트릭스 열(k=K+1)에 대한 U의 행 전용 재귀는 U(n,k) = A(n,k-2)≫ 1 + (n*A(n,k-l)- (1+ A(n,k-l)≫ l + A(n,k-2)≫ 1 ))/(k-1)에 따라 수행되는 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱 방법. - 오디오/비디오 신호의 통신 방법에 있어서,
송신기의 인코더에서, 제 1 항 또는 제 3 항에 따른 오디오/비디오 샘플의 수정된 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 방법에 따라 오디오/비디오 샘플을 상기 출력 인덱스 및 상기 리딩 부호로 인코딩하는 단계;
상기 송신기에서 수신기로 상기 출력 인덱스 및 상기 리딩 부호를 송신하는 단계로서, 입력 인덱스 및 리딩 부호로 수신되는 상기 송신하는 단계; 및
상기 수신기의 디코더에서 제 10 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항에 따른 오디오/비디오 샘플의 수정된 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱 방법에 따라 상기 입력 인덱스 및 상기 리딩 부호로 디코딩하는 단계를 포함하는 통신 방법. - 피라미드 벡터 양자화에 의해 오디오/비디오 샘플을 인덱싱하도록 구성된 인코더(10)에 있어서,
상기 인코더(10)는 정수 입력 벡터를 획득하도록 구성되고;
상기 정수 입력 벡터(5)는 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고;
상기 정수 입력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 가지고;
상기 인코더(10)는 상기 정수 입력 벡터(5)로부터 리딩 부호(15)를 추출하도록 구성되고,
상기 리딩 부호(15)는 코딩 방향으로의 상기 정수 입력 벡터(5)에서의 마지막 비-제로 계수의 부호이고;
상기 인코더(10)는 수정된 피라미드 벡터 양자화 열거 방식을 이용하여 상기 정수 입력 벡터(5)를 출력 인덱스(25)로 인덱싱하도록 구성되고, 상기 리딩 부호와 함께 출력 인덱스는 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고;
상기 수정된 피라미드 벡터 양자화 열거 방식은 각각의 비-제로 계수의 부호를 시프트함으로써 상기 시프트된 부호가 상기 코딩 방향으로 다음의 비-제로 계수와 관련하여 코딩되도록 상기 리딩 부호를 무시하며;
상기 인코더(10)는 제 1 코드워드로서의 상기 리딩 부호(15) 및 제 2 코드워드로서의 상기 출력 인덱스(25)를 발신 비트 스트림(2)으로 출력하도록 구성되는 인코더. - 제 20 항에 있어서,
상기 인코더(10)는 프로세서(800) 및 메모리(810)를 포함하고, 상기 메모리(810)는 상기 프로세서(800)에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하여, 상기 프로세서(800)가 상기 정수 입력 벡터(5)로부터 상기 리딩 부호(15)를 추출하고, 상기 리딩 부호를 무시하는 상기 수정된 피라미드 벡터 양자화 열거 방식을 이용하여 상기 정수 입력 벡터(5)를 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내는 상기 출력 인덱스(25)로 인덱싱하도록 동작되는 인코더. - 제 20 항 또는 제 21 항에 있어서,
상기 인코더(10)는 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내는 상기 정수 입력 벡터(5)를 획득하고, 상기 리딩 부호(15) 및 상기 출력 인덱스(25)를 상기 발신 비트 스트림(2)으로 출력하도록 구성된 통신 회로(804, 806, 808)를 포함하는 인코더. - 제 20 항 또는 제 21 항에 있어서,
상기 인코더(10)는 반복 열거 절차에 의해 상기 인덱싱을 수행하도록 구성되고;
상기 반복 열거 절차는 상기 정수 입력 벡터(5)의 하나의 현재 계수가 고려를 위해 선택되는 반복 단계의 반복을 포함하며;
상기 반복 단계는 결과적으로
상기 정수 입력 벡터(5)의 상기 현재 계수 전에 처리된 상기 정수 입력 벡터의 모든 계수와 관련되는 오프셋 파라미터를 찾는 단계; 및
상기 오프셋 파라미터에 따라 누적된 인덱스를 증가시키는 단계를 포함하며;
상기 반복은 적어도 상기 정수 입력 벡터(5)의 모든 계수가 고려되었을 때까지 상기 현재 계수와 번갈아 선택되는 상기 정수 입력 벡터(5)의 계수로 계속되고;
상기 반복 열거 절차는 모든 반복 단계가 종료된 후 상기 출력 인덱스(25)가 상기 누적된 인덱스와 동일하게 설정되는 종료 단계를 포함하는 인코더. - 제 23 항에 있어서,
각 반복 단계에서 상기 누적된 인덱스를 증가시키는 단계는 상기 정수 입력 벡터(5)의 이전의 비-제로 계수의 부호에 따라 최하위 비트를 갖는 인코더. - 제 23 항에 있어서,
상기 누적된 인덱스를 증가시키는 단계는 적어도 부분적으로 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)에 기초하고, n은 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k는 단위 펄스의 수이며, 상기 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)는 리딩 제로를 갖지 않고, 리딩 값 k를 갖지 않고, 리딩 양의 값을 갖고, 양의 다음 리딩 부호를 갖는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 인코더. - 제 25 항에 있어서,
상기 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)는 U(n,k)= 1 + U(n,k-1) + U(n-l,k-l) + U(n-l,k)으로 재귀적으로 정의되는 인코더. - 제 23 항에 있어서,
상기 인덱스를 증가시키는 단계는 적어도 부분적으로 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k)에 기초하고, n은 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k는 단위 펄스의 수이며, 상기 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k)는 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 인코더. - 제 27 항에 있어서,
상기 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k)는 A(n,k)= A(n,k-1) + A(n-l,k-l) + A(n-l,k)로 재귀적으로 정의되는 인코더. - 제 23 항에 있어서,
상기 인덱스 값을 증가시키는 단계는 n이 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k가 단위 펄스의 수이고, 리딩 제로를 갖지 않고, 리딩 값 k를 갖지 않고, 리딩 양의 값을 갖고, 양의 다음 리딩 부호를 갖는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)와, n이 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k가 단위 펄스의 수이고, 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k) 모두에 기초하는 인코더. - 제 29 항에 있어서,
U의 재귀는 U(n,k+1) = 1 + A(n-l,k)≫ l + U(n-l,k+l) + A(n,k)≫l에 따라 수행되는 인코더. - 피라미드 벡터 양자화에 의해 오디오/비디오 샘플을 디인덱싱하도록 구성된 디코더(60)에 있어서,
상기 디코더(60)는 착신 비트 스트림(2')으로부터 제 1 코드워드로서의 리딩 부호(15') 및 제 2 코드워드로서의 입력 인덱스(25')를 수신하도록 구성되고;
상기 리딩 부호(15') 및 상기 입력 인덱스(25')는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고;
상기 리딩 부호(15')는 생성될 정수 출력 벡터(6')에서의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내며;
상기 정수 출력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖고;
상기 단말기의 비-제로 계수는 상기 정수 출력 벡터에서의 제 1 비-제로 계수이며;
상기 디코더(60)는 수정된 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식을 이용하여 상기 입력 인덱스(25')를 상기 정수 출력 벡터(6')로 디인덱싱하도록 구성되고;
열거 방식에 의해 생성되는 상기 입력 인덱스는 상기 단말기의 비-제로 계수의 상기 부호를 무시하고;
상기 디코더(60)는 상기 수신된 리딩 부호(15')에 따라 상기 단말기의 비-제로 계수의 부호를 할당하도록 구성되며,
상기 디코더(60)는 상기 정수 출력 벡터(6')를 출력하도록 구성되는 디코더. - 제 31 항에 있어서,
상기 디코더(60)는 프로세서(850) 및 메모리(860)를 포함하고, 상기 메모리(860)는 상기 프로세서(850)에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하여, 상기 프로세서(850)가 상기 리딩 부호를 무시하는 상기 수정된 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식을 이용하여 상기 입력 인덱스(25')를 상기 정수 출력 벡터(6')로 디인덱싱하고, 상기 수신된 리딩 부호(15')에 따라 상기 단말기의 비-제로 계수의 부호를 할당하도록 동작되는 디코더. - 제 31 항 또는 제 32 항에 있어서,
상기 디코더(60)는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내는 리딩 부호(15') 및 입력 인덱스(25')를 착신 비트 스트림(2')으로부터 수신하고, 상기 정수 출력 벡터를 출력하도록 구성된 통신 회로(854, 856, 858)를 포함하는 디코더. - 제 31 항 또는 제 32 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 디코더(60)는 반복 반열거 절차에 의해 상기 디인덱싱을 수행하도록 구성되고;
상기 반복 반열거 절차는 나머지 인덱스가 상기 입력 인덱스(25')와 동일하게 설정되는 초기화 단계, 및 상기 정수 출력 벡터의 하나의 현재 계수가 고려를 위해 선택되는 반복 단계의 반복을 포함하며;
상기 반복 단계는 결과적으로
상기 정수 출력 벡터 내의 상기 현재 계수의 위치 및 상기 나머지 인덱스와 호환 가능한 오프셋 파라미터를 찾는 단계;
상기 오프셋 파라미터에 따라 상기 나머지 인덱스를 감소시키는 단계; 및
상기 오프셋 파라미터와 관련된 진폭과 동일하도록 정수 입력 벡터의 현재 계수의 진폭을 설정하는 단계를 포함하며,
상기 반복은 적어도 상기 나머지 인덱스가 제로와 동일하게 될 때까지 상기 현재 계수와 번갈아 선택되는 상기 정수 입력 벡터의 계수로 계속되는 디코더. - 제 34 항에 있어서,
상기 정수 입력 벡터의 다음 비-제로 계수의 부호는 상기 나머지 인덱스의 최하위 비트에 따라 추론되는 디코더. - 제 34 항에 있어서,
상기 나머지 인덱스를 감소시키는 단계는 적어도 부분적으로 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)에 기초하고, n은 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k는 단위 펄스의 수이며, 상기 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)는 리딩 제로를 갖지 않고, 리딩 값 k를 갖지 않고, 리딩 양의 값을 갖고, 양의 다음 리딩 부호를 갖는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 디코더. - 제 36 항에 있어서,
상기 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)는 U(n,k)= 1 + U(n,k-1) + U(n-l,k-l) + U(n-l,k)으로 재귀적으로 정의되는 디코더. - 제 34 항에 있어서,
상기 나머지 인덱스를 감소시키는 단계는 적어도 부분적으로 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k)에 기초하고, n은 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k는 단위 펄스의 수이며, 상기 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k)는 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 디코더. - 제 38 항에 있어서,
상기 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k)는 A(n,k)= A(n,k-1) + A(n-l,k-l) + A(n-l,k)로 재귀적으로 정의되는 디코더. - 제 34 항에 있어서,
상기 나머지 인덱스를 감소시키는 단계는 n이 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k가 단위 펄스의 수이고, 리딩 제로를 갖지 않고, 리딩 값 k를 갖지 않고, 리딩 양의 값을 갖고, 양의 다음 리딩 부호를 갖는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 제 1 오프셋 파라미터 U(n,k)와, n이 상기 정수 입력 벡터의 차원이고, k가 단위 펄스의 수이고, 양의 리딩 값을 갖고, 리딩 제로를 갖지 않는 차원 n 및 k의 L1-놈의 정수 벡터의 수로서 정의되는 제 2 오프셋 파라미터 A(n,k) 모두에 기초하는 디코더. - 제 40 항에 있어서,
마지막 매트릭스 열(k=K+1)에 대한 U의 행 전용 재귀는 U(n,k) = A(n,k-2)≫ 1 + (n*A(n,k-l)- (1+ A(n,k-l)≫ l + A(n,k-2)≫ 1 ))/(k-1)에 따라 수행되는 디코더. - 컴퓨터 프로그램(820, 822, 824, 836)을 기억하는 컴퓨터 판독가능한 기억 매체에 있어서,
적어도 하나의 프로세서(800)에 의해 실행될 때, 상기 적어도 하나의 프로세서(800)가 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내는 정수 입력 벡터(5)를 획득하도록 하는 명령어로서, 상기 정수 입력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖는 명령어; 상기 적어도 하나의 프로세서(800)가 상기 정수 입력 벡터(5)로부터 리딩 부호(15)를 추출하도록 하는 명령어로서, 상기 리딩 부호(15)는 코딩 방향으로의 상기 정수 입력 벡터의 마지막 비-제로 계수의 부호인 명령어; 상기 적어도 하나의 프로세서(800)가 수정된 피라미드 벡터 양자화 열거 방식을 이용하여 상기 정수 입력 벡터를 출력 인덱스(25)로 인덱싱하도록 하는 명령어로서, 상기 리딩 부호와 함께 출력 인덱스는 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 상기 수정된 피라미드 벡터 양자화 열거 방식은 각각의 비-제로 계수의 부호를 시프트함으로써 상기 시프트된 부호가 상기 코딩 방향으로 다음의 비-제로 계수와 관련하여 코딩되도록 상기 리딩 부호를 무시하는 명령어; 및 상기 적어도 하나의 프로세서(800)가 제 1 코드워드로서의 상기 리딩 부호(15) 및 제 2 코드워드로서의 상기 출력 인덱스(25)를 발신 비트 스트림(2)으로 출력하도록 하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 기억하는 컴퓨터 판독가능한 기억 매체. - 컴퓨터 프로그램(870, 872, 874, 876)을 기억하는 컴퓨터 판독가능한 기억 매체에 있어서,
적어도 하나의 프로세서(850)에 의해 실행될 때, 적어도 하나의 프로세서(850)가 착신 비트 스트림(2')으로부터 제 1 코드워드로서의 리딩 부호(15') 및 제 2 코드워드로서의 입력 인덱스(25')를 수신하도록 하는 명령어로서, 상기 리딩 부호 및 상기 입력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 상기 리딩 부호(15')는 생성될 정수 출력 벡터(6')에서의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내며, 상기 정수 출력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 가지며, 상기 단말기의 비-제로 계수는 상기 정수 출력 벡터에서의 제 1 비-제로 계수인 명령어; 적어도 하나의 프로세서(850)가 수정된 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식을 이용하여 상기 입력 인덱스(25')를 상기 정수 출력 벡터(6')로 디인덱싱하도록 하는 명령어로서, 상기 입력 인덱스는 상기 단말기의 비-제로 계수의 부호를 무시하는 열거 방식에 의해 생성되는 명령어; 적어도 하나의 프로세서(850)가 상기 수신된 리딩 부호(15')에 따라 상기 단말기의 비-제로 계수의 부호를 할당하도록 하는 명령어; 및 적어도 하나의 프로세서(850)가 상기 정수 출력 벡터(6')를 출력하도록 하는 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 기억하는 컴퓨터 판독가능한 기억 매체.
- 삭제
- 오디오/비디오 샘플의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱을 위한 인코더(10)에 있어서,
정수 입력 벡터(5)를 획득하기 위한 입력 모듈(830)로서, 상기 정수 입력 벡터는 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 상기 정수 입력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 갖는 상기 입력 모듈;
상기 정수 입력 벡터(5)로부터 리딩 부호(15)를 추출하기 위한 추출 모듈(832)로서, 상기 리딩 부호(15)는 코딩 방향으로의 상기 정수 입력 벡터(5)에서의 마지막 비-제로 계수의 부호인 상기 추출 모듈;
수정된 피라미드 벡터 양자화 열거 방식을 이용하여 상기 정수 입력 벡터(5)를 출력 인덱스(25)로 인덱싱하기 위한 인덱싱 모듈(834)로서, 상기 리딩 부호와 함께 출력 인덱스는 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 상기 수정된 피라미드 벡터 양자화 열거 방식은 각각의 비-제로 계수의 부호를 시프트함으로써 상기 시프트된 부호가 상기 코딩 방향으로 다음의 비-제로 계수와 관련하여 코딩되도록 상기 리딩 부호를 무시하는 상기 인덱싱 모듈; 및
제 1 코드워드로서의 상기 리딩 부호(15) 및 제 2 코드워드로서의 상기 출력 인덱스(25)를 발신 비트 스트림(2)으로 출력하기 위한 출력 모듈(836)을 포함하는 인코더. - 오디오/비디오 샘플의 피라미드 벡터 양자화 디인덱싱을 위한 디코더(60)에 있어서,
착신 비트 스트림(2)으로부터 제 1 코드워드로서의 리딩 부호(15') 및 제 2 코드워드로서의 입력 인덱스(25')를 수신하기 위한 수신기(880)로서, 상기 리딩 부호 및 상기 입력 인덱스는 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 상기 리딩 부호(15')는 생성될 정수 출력 벡터(6')에서의 단말기의 비-제로 계수의 부호이고, 상기 오디오/비디오 신호 샘플을 나타내고, 상기 정수 출력 벡터는 다수의 정수 값의 계수를 가지며, 상기 단말기의 비-제로 계수는 상기 정수 출력 벡터(6')에서의 제 1 비-제로 계수인 상기 수신기;
수정된 피라미드 벡터 양자화 반열거 방식을 이용하여 상기 입력 인덱스를 상기 정수 출력 벡터(6')로 디인덱싱하기 위한 디인덱싱 모듈(882)로서, 열거 방식에 의해 생성되는 상기 입력 인덱스는 상기 단말기의 비-제로 계수의 상기 부호를 무시하는 상기 디인덱싱 모듈; 및
상기 수신된 리딩 부호(15')에 따라 상기 정수 출력 벡터(6')에 상기 단말기의 비-제로 계수의 부호를 할당하기 위한 할당 모듈(884); 및
상기 정수 출력 벡터(6')를 출력하기 위한 출력 모듈(886)을 포함하는 디코더. - 제 20 항, 제 21 항 또는 제 45 항 중 어느 한 항에 따른 인코더 및/또는 제 31 항, 제 32 항 또는 제 46 항 중 어느 한 항에 따른 디코더를 포함하는 네트워크 노드.
- 제 20 항, 제 21 항 또는 제 45 항 중 어느 한 항에 따른 인코더 및/또는 제 31 항, 제 32 항 또는 제 46 항 중 어느 한 항에 따른 디코더를 포함하는 사용자 장비.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201461945403P | 2014-02-27 | 2014-02-27 | |
| US61/945,403 | 2014-02-27 | ||
| PCT/SE2015/050216 WO2015130210A1 (en) | 2014-02-27 | 2015-02-26 | Method and apparatus for pyramid vector quantization indexing and de-indexing of audio/video sample vectors |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020177028833A Division KR102132522B1 (ko) | 2014-02-27 | 2015-02-26 | 오디오/비디오 샘플 벡터의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 및 디인덱싱을 위한 방법 및 장치 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20160122209A KR20160122209A (ko) | 2016-10-21 |
| KR101790463B1 true KR101790463B1 (ko) | 2017-11-20 |
Family
ID=52774513
Family Applications (4)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020177028833A KR102132522B1 (ko) | 2014-02-27 | 2015-02-26 | 오디오/비디오 샘플 벡터의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 및 디인덱싱을 위한 방법 및 장치 |
| KR1020207019133A KR102202260B1 (ko) | 2014-02-27 | 2015-02-26 | 오디오/비디오 샘플 벡터의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 및 디인덱싱을 위한 방법 및 장치 |
| KR1020217000213A KR102280943B1 (ko) | 2014-02-27 | 2015-02-26 | 오디오/비디오 샘플 벡터의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 및 디인덱싱을 위한 방법 및 장치 |
| KR1020167025059A KR101790463B1 (ko) | 2014-02-27 | 2015-02-26 | 오디오/비디오 샘플 벡터의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 및 디인덱싱을 위한 방법 및 장치 |
Family Applications Before (3)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020177028833A KR102132522B1 (ko) | 2014-02-27 | 2015-02-26 | 오디오/비디오 샘플 벡터의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 및 디인덱싱을 위한 방법 및 장치 |
| KR1020207019133A KR102202260B1 (ko) | 2014-02-27 | 2015-02-26 | 오디오/비디오 샘플 벡터의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 및 디인덱싱을 위한 방법 및 장치 |
| KR1020217000213A KR102280943B1 (ko) | 2014-02-27 | 2015-02-26 | 오디오/비디오 샘플 벡터의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 및 디인덱싱을 위한 방법 및 장치 |
Country Status (12)
| Country | Link |
|---|---|
| US (5) | US9774854B2 (ko) |
| EP (2) | EP3917016B1 (ko) |
| JP (3) | JP6389525B2 (ko) |
| KR (4) | KR102132522B1 (ko) |
| CN (3) | CN110033779B (ko) |
| CA (1) | CA2940382C (ko) |
| DK (1) | DK3111560T3 (ko) |
| ES (1) | ES2880779T3 (ko) |
| PL (1) | PL3111560T3 (ko) |
| PT (1) | PT3111560T (ko) |
| TW (3) | TWI768295B (ko) |
| WO (1) | WO2015130210A1 (ko) |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10045014B2 (en) * | 2013-07-15 | 2018-08-07 | Mediatek Singapore Pte. Ltd. | Method of disparity derived depth coding in 3D video coding |
| EP3917016B1 (en) * | 2014-02-27 | 2024-04-03 | Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) | Method and apparatus for pyramid vector quantization indexing |
| JP6170575B2 (ja) | 2014-07-28 | 2017-07-26 | テレフオンアクチーボラゲット エルエム エリクソン（パブル） | ピラミッドベクトル量子化器形状サーチ |
| US10366698B2 (en) * | 2016-08-30 | 2019-07-30 | Dts, Inc. | Variable length coding of indices and bit scheduling in a pyramid vector quantizer |
| ES2821141T3 (es) * | 2016-12-16 | 2021-04-23 | Ericsson Telefon Ab L M | Método y codificador para manejar coeficientes de representación de envolvente |
| US9959247B1 (en) | 2017-02-17 | 2018-05-01 | Google Llc | Permuting in a matrix-vector processor |
| US10586546B2 (en) | 2018-04-26 | 2020-03-10 | Qualcomm Incorporated | Inversely enumerated pyramid vector quantizers for efficient rate adaptation in audio coding |
| US10573331B2 (en) * | 2018-05-01 | 2020-02-25 | Qualcomm Incorporated | Cooperative pyramid vector quantizers for scalable audio coding |
| CN108833927B (zh) * | 2018-05-03 | 2019-08-16 | 北京大学深圳研究生院 | 一种基于删除量化矩阵中0元素的点云属性压缩方法 |
| US10734006B2 (en) * | 2018-06-01 | 2020-08-04 | Qualcomm Incorporated | Audio coding based on audio pattern recognition |
| CN109003615B (zh) * | 2018-08-27 | 2020-12-25 | 合肥工业大学 | 语音流嵌入信息方法及装置、语音流解码信息方法及装置 |
| US10727868B2 (en) * | 2018-12-03 | 2020-07-28 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for offset optimization for low-density parity-check (LDPC) code |
| US20200402523A1 (en) * | 2019-06-24 | 2020-12-24 | Qualcomm Incorporated | Psychoacoustic audio coding of ambisonic audio data |
| KR102532567B1 (ko) * | 2020-12-31 | 2023-05-16 | 세메스 주식회사 | 기판형 센서, 및 약액의 탄착점 및 타력 측정 방법 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003179925A (ja) | 2001-09-20 | 2003-06-27 | Stmicroelectronics Srl | ディジタルビデオ信号を圧縮するプロセスおよびシステムとプログラム製品 |
Family Cites Families (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5956674A (en) * | 1995-12-01 | 1999-09-21 | Digital Theater Systems, Inc. | Multi-channel predictive subband audio coder using psychoacoustic adaptive bit allocation in frequency, time and over the multiple channels |
| JP3246715B2 (ja) * | 1996-07-01 | 2002-01-15 | 松下電器産業株式会社 | オーディオ信号圧縮方法，およびオーディオ信号圧縮装置 |
| NO307240B1 (no) * | 1997-07-28 | 2000-02-28 | Fast Search & Transfer As | Fremgangsmate ved kompresjonskoding |
| US6006179A (en) | 1997-10-28 | 1999-12-21 | America Online, Inc. | Audio codec using adaptive sparse vector quantization with subband vector classification |
| WO1999063523A1 (de) * | 1998-05-29 | 1999-12-09 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und anordnung zur sprachcodierung |
| US6463407B2 (en) * | 1998-11-13 | 2002-10-08 | Qualcomm Inc. | Low bit-rate coding of unvoiced segments of speech |
| US6882685B2 (en) * | 2001-09-18 | 2005-04-19 | Microsoft Corporation | Block transform and quantization for image and video coding |
| KR100487719B1 (ko) | 2003-03-05 | 2005-05-04 | 한국전자통신연구원 | 광대역 음성 부호화를 위한 엘에스에프 계수 벡터 양자화기 |
| US8238424B2 (en) * | 2007-02-09 | 2012-08-07 | Microsoft Corporation | Complexity-based adaptive preprocessing for multiple-pass video compression |
| TWI433545B (zh) * | 2007-10-30 | 2014-04-01 | Nippon Telegraph & Telephone | 影像編碼裝置及影像解碼裝置 |
| WO2010031131A1 (en) * | 2008-09-18 | 2010-03-25 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | Vector quantization in wireless communication |
| CN102081926B (zh) * | 2009-11-27 | 2013-06-05 | 中兴通讯股份有限公司 | 格型矢量量化音频编解码方法和系统 |
| CN102081927B (zh) * | 2009-11-27 | 2012-07-18 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种可分层音频编码、解码方法及系统 |
| CN102158692B (zh) * | 2010-02-11 | 2013-02-13 | 华为技术有限公司 | 编码方法、解码方法、编码器和解码器 |
| JPWO2011158657A1 (ja) * | 2010-06-17 | 2013-08-19 | シャープ株式会社 | 画像フィルタ装置、復号装置、符号化装置、および、データ構造 |
| CN102959873A (zh) * | 2010-07-05 | 2013-03-06 | 日本电信电话株式会社 | 编码方法、解码方法、装置、程序及记录介质 |
| US8879634B2 (en) * | 2010-08-13 | 2014-11-04 | Qualcomm Incorporated | Coding blocks of data using one-to-one codes |
| US9135922B2 (en) * | 2010-08-24 | 2015-09-15 | Lg Electronics Inc. | Method for processing audio signals, involves determining codebook index by searching for codebook corresponding to shape vector generated by using location information and spectral coefficients |
| CN102081936B (zh) * | 2011-02-23 | 2012-06-06 | 凌阳科技股份有限公司 | 资料还原方法与装置 |
| WO2012122303A1 (en) * | 2011-03-07 | 2012-09-13 | Xiph. Org | Method and system for two-step spreading for tonal artifact avoidance in audio coding |
| WO2012122299A1 (en) * | 2011-03-07 | 2012-09-13 | Xiph. Org. | Bit allocation and partitioning in gain-shape vector quantization for audio coding |
| US8694474B2 (en) * | 2011-07-06 | 2014-04-08 | Microsoft Corporation | Block entropy encoding for word compression |
| US9591304B2 (en) * | 2011-11-08 | 2017-03-07 | Tektronix, Inc. | Evaluation of perceptual visual quality |
| US9560386B2 (en) * | 2013-02-21 | 2017-01-31 | Mozilla Corporation | Pyramid vector quantization for video coding |
| JP6313981B2 (ja) * | 2014-01-22 | 2018-04-18 | 株式会社デンソーテン | レーダ装置、車両制御システム、および、信号処理方法 |
| EP3917016B1 (en) * | 2014-02-27 | 2024-04-03 | Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) | Method and apparatus for pyramid vector quantization indexing |
| US20160093308A1 (en) * | 2014-09-26 | 2016-03-31 | Qualcomm Incorporated | Predictive vector quantization techniques in a higher order ambisonics (hoa) framework |
| US9747910B2 (en) * | 2014-09-26 | 2017-08-29 | Qualcomm Incorporated | Switching between predictive and non-predictive quantization techniques in a higher order ambisonics (HOA) framework |
| US10366698B2 (en) * | 2016-08-30 | 2019-07-30 | Dts, Inc. | Variable length coding of indices and bit scheduling in a pyramid vector quantizer |
-
2015
- 2015-02-26 EP EP21175532.7A patent/EP3917016B1/en active Active
- 2015-02-26 PT PT157130345T patent/PT3111560T/pt unknown
- 2015-02-26 KR KR1020177028833A patent/KR102132522B1/ko active IP Right Grant
- 2015-02-26 DK DK15713034.5T patent/DK3111560T3/da active
- 2015-02-26 KR KR1020207019133A patent/KR102202260B1/ko active IP Right Grant
- 2015-02-26 US US14/434,058 patent/US9774854B2/en active Active
- 2015-02-26 CN CN201910206563.9A patent/CN110033779B/zh active Active
- 2015-02-26 PL PL15713034T patent/PL3111560T3/pl unknown
- 2015-02-26 CA CA2940382A patent/CA2940382C/en active Active
- 2015-02-26 CN CN201580007694.4A patent/CN105993178B/zh active Active
- 2015-02-26 KR KR1020217000213A patent/KR102280943B1/ko active IP Right Grant
- 2015-02-26 JP JP2016544453A patent/JP6389525B2/ja active Active
- 2015-02-26 KR KR1020167025059A patent/KR101790463B1/ko active IP Right Grant
- 2015-02-26 WO PCT/SE2015/050216 patent/WO2015130210A1/en active Application Filing
- 2015-02-26 ES ES15713034T patent/ES2880779T3/es active Active
- 2015-02-26 EP EP15713034.5A patent/EP3111560B1/en active Active
- 2015-02-26 CN CN201910206562.4A patent/CN109905718B/zh active Active
- 2015-03-02 TW TW109106451A patent/TWI768295B/zh active
- 2015-03-02 TW TW104106553A patent/TWI587640B/zh active
- 2015-03-02 TW TW106109124A patent/TWI683547B/zh active
-
2017
- 2017-06-01 US US15/610,708 patent/US10158854B2/en active Active
-
2018
- 2018-08-17 JP JP2018153568A patent/JP6598947B2/ja active Active
- 2018-10-25 US US16/170,346 patent/US10404984B2/en active Active
-
2019
- 2019-07-16 US US16/512,587 patent/US10715807B2/en active Active
- 2019-10-01 JP JP2019181619A patent/JP6909265B2/ja active Active
-
2020
- 2020-06-03 US US16/891,764 patent/US10841584B2/en active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003179925A (ja) | 2001-09-20 | 2003-06-27 | Stmicroelectronics Srl | ディジタルビデオ信号を圧縮するプロセスおよびシステムとプログラム製品 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| FISHER T R: "A PYRAMID VECTOR QUANTIZER", FISHER T R:"A PYRAMID VECTOR QUANTIZER",IEEE Transactions on Information Theory Volume 32 Issue 4, July 1986 Page 568-583 |
Also Published As
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101790463B1 (ko) | 오디오/비디오 샘플 벡터의 피라미드 벡터 양자화 인덱싱 및 디인덱싱을 위한 방법 및 장치 | |
| US20090112897A1 (en) | Data sequence compression | |
| JP6347872B2 (ja) | ピラミッドベクトル量子化器形状サーチ | |
| CN106537914B (zh) | 通过限制的进位运算来执行算术编译的方法和设备 | |
| KR101578989B1 (ko) | 신호들의 저 복잡성 결합 코딩 및 디코딩을 위한 장치 및 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |