WO1997009711A1 - Procede de quantification vectorielle de vocodeurs bas debit - Google Patents

Procede de quantification vectorielle de vocodeurs bas debit Download PDF

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WO1997009711A1
WO1997009711A1 PCT/FR1996/001347 FR9601347W WO9709711A1 WO 1997009711 A1 WO1997009711 A1 WO 1997009711A1 FR 9601347 W FR9601347 W FR 9601347W WO 9709711 A1 WO9709711 A1 WO 9709711A1
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coordinates
coefficients
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PCT/FR1996/001347
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Inventor
Pierre André LAURENT
Original Assignee
Thomson-Csf
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    • 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
    • G10L19/02—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 using spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders
    • G10L19/032—Quantisation or dequantisation of spectral components
    • G10L19/038—Vector quantisation, e.g. TwinVQ audio

Definitions

  • the present invention relates to a vector quantization method for low bit rate vocoders.
  • the quantization begins to be only approximately transparent, and that it is necessary to compensate auditively for this artifact by roughly quantifying the filters located in the transitions of the speech signal and finely those corresponding to stable zones.
  • the object of the invention is to overcome the aforementioned drawbacks.
  • the subject of the invention is a method for vectoring quantification of low bit rate vocoders, characterized in that it consists in determining the field of coding by surrounding by an envelope the point cloud of the auto-correlation matrix of reflection coefficients of the vocal tract modeling filter, to determine the main axes of the volume of interior points to the envelope, to project the coefficients of the autocorrelation matrix on the main axes, to cut the interior volume of the envelope into elementary volumes and to code the coefficients results of the projection according to their coordinates in space defined by the main axes of the volume of points inside the envelope by assigning as code values only those corresponding to the locations of the elementary volumes in which they are found.
  • the main advantage of the invention is that it implements a method for quantifying the prediction filters which requires practically no more binary elements to quantify the points representative of the prediction filters than a vector quantization method using a dictionary. while remaining simple, fast, occupying only a reduced memory space.
  • Figure 1 a flowchart illustrating the speech coding method implemented by the invention.
  • FIG. 2 a two-dimensional vector space showing a distribution of area coefficients derived from the reflection coefficients modeling the vocal tract.
  • FIG. 3 an illustration of the coding method according to the invention in a three-dimensional space.
  • FIGS. 4 to 8b of examples of distribution of the coding of points in a three-dimensional space obtained by the implementation of the method according to the invention.
  • the coding method according to the invention consists, after cutting the speech signal into frames of constant length of approximately 20 to 25 ms, as is usually the case in vocoders, determining and coding the characteristics of the speech signal on successive frames by determining the energy of the signal P times per frame.
  • the synthesis of the speech signal on each frame then takes place by descrambling and decoding the values of the coded characteristics of the speech signal.
  • the steps representative of the coding method according to the invention which are shown in FIG. 1 consist in calculating in step 1, after a step not shown of sampling the speech signal SK on each frame and quantizing the samples on a determined number of bits followed by a pre-emphasis of these samples, the coefficients Kj of a filter of modeling of the vocal tract from autocorrelation coefficients Rj of samples Sf ⁇ according to a relation of the form
  • the calculation of the coefficients Kj is carried out for example by applying the algorithm known to M. LEROUX-GUEGEN, a description of which can be found in the article of the journal IEEE Transaction on Acoustics Speech, and
  • step 2 consists in non-linearly distorting the reflection coefficients by transforming them into area coefficients noted LARj from the Anglo-Saxon abbreviation LOG AREA RATIO by the relation
  • the point cloud represented in FIG. 2 in a space with only two dimensions makes appear two privileged directions symbolized by the eigenvectors
  • NQ l n / l n 2 (6)
  • the quantification method according to the invention applied to this space consists in associating a unique number with each set of integer coordinates xO, yO, zO verifying the relation:
  • a first step consists in traversing the x-axis and calculating the total number of points located in the slices of the ellipsoid which are perpendicular to it and intersecting the x-axis at points for which x takes the successive integer values - X, -X + 1, ..., x-2, x-1.
  • the second stage consists in traversing the axis of y by adding to the previous result the sum of the numbers of points located in the slices of the ellipsoid for which the abscissa is worth x and the ordinate is successively worth -Y (x), -Y (x + 1), .. ..
  • the z axis is traversed by adding to the previous result the sum of the numbers of points located in the slices for which the abscissa is x, the ordinate is y and the altitude is successively -Z ( x, y), -Z (x, y) +1, ..., z-2, z-1 where Z (x, y) ⁇ Z and is the largest value for which the point of coordinates (x, y, Z (x, y) is located in the ellipsoid or its surface.
  • V m (A) the volume of a slice with m dimensions (m ⁇ or equal to
  • the relation (14) makes it possible to deduce without difficulty a recurrence relation linking two volumes of consecutive dimensions either: ⁇
  • the number of points to be quantified can then be obtained from the preceding relationships by considering for example that the quantization step is worth 1 and that the dimensions of the axes Ai are positive integers. This determination can be obtained by successively considering the isolated points (dimension 0), the series of contiguous points (dimension 1), then by iteratively calculating the volumes of dimensions 2 ... N-1.
  • a firmware enabling this result to be obtained is provided in Annex 1.
  • the quantification algorithm according to the invention is deduced from the above example in 3 dimensions. This algorithm consists in accumulating in the code value the number of points encountered starting from a minimum value of the coordinates to arrive at the code value of the point considered. To perform this processing, the real values of the coordinates Xj are first converted to their nearest integer value. The resulting values are then corrected so as to be sure that the corresponding point is indeed located inside the ellipsoid, because for possibly external points, it is accepted that the quantization error can be greater than that obtained for points inside. An optimum process for dealing with these points would be to find the points that appear closest to the interior of the ellipsoid.
  • the instructions of the previous algorithm must be included in the coding firmware proper by using the volumes V n (A) already calculated.
  • This algorithm consists of an accumulation in the final code of the number of points left behind the coded point of coordinates (X-
  • a firmware for the execution of this coding algorithm is provided in Annex 2.
  • the maximum execution time of the previous algorithm can be shortened thanks to the symmetries. Indeed, if CodeO represents the code of the coordinate origin point (00 ...
  • the previous algorithms can still be modified by considering half-whole rather than whole coordinates.
  • a first possibility may consist in making a quantizer whose axes are twice the size of the axes Aj required.
  • a vector of N real values can then be quantified after doubling, using only odd integers.
  • the previous algorithm can then be used, the exit code obtained being converted by a table giving the final code. This transcoding is necessary for the reason that if only about a quarter of the original centroids are to be considered, this reduction does not facilitate the execution of the algorithm.
  • a second possibility may consist in modifying the initialization of the algorithm, the coding and the decoding so as to use only even coordinates.
  • Corresponding modified firmware is provided in Annex 4. Codes are transmitted using binary words. However, since the number of points included inside an ellipsoid has, a priori no reason particular to form an exact power of two, it seems highly desirable to use an optimal number of bits in the formation of the code, that this number is as close as possible to an exact power of two. This can be achieved by adjusting the volume of the ellipsoid by fractional rather than whole axis lengths.
  • the fractions representing the axes Aj have a common denominator.
  • the denominator values of 1, 2, 3 are sufficient to easily obtain ellipsoids containing a number of centroids as close as possible with an exact power of two.
  • FIG. 7a and 7b An example of ellipsoidal vector quantization for D3 Q and D3 - j is shown in Figures 7a and 7b.
  • the three axes have respectively dimensions 2, 4, 5, that is to say that they are slightly larger than those of the previous examples to obtain a sufficient number of points.
  • Each centroid is connected to its closest neighbors in the same way as in Figures 4 and 6. It can be checked in these figures that the barycenter belongs (figure 7a) or does not belong (figure 7b) to the set centroids.
  • V n (A) 0
  • ANum n _ ⁇ Num n .-
  • vol maxCode - previousV n Preservation of the max values of Num in ascending order, with their associated value V
  • ANum Num A n _-j 2 (D)
  • Sum n Su m n + 1 + X n IF n> 1 if n> 1, interative computation
  • the instructions referenced by (Z) are those to be used when the axes have whole lengths.
  • the instructions referenced by (D) relate to networks of points having coordinates with odd and even sums.
  • NV a D is replaced by NVp a D
  • V a D by Vp_ a _ b and maxNumer a t ) is replaced by maxNumerp a D if the current network is D n o or D n _ ⁇ .
  • the variable parity is 0 for D n rj and 1 for D n ⁇ .
  • Function REM2 (X) calculates the remainder of the division of X by 2: it is equivalent to X - 2 INT (X / 2). Annex 6
  • Vl, n (A) V 1 ⁇ n (A) + 2 ⁇ / 1 ⁇ n . 1 ) (X n . 1 ) END IF ELSE
  • V ⁇ , n (A) V 0 ⁇ n (A) + 2 ⁇ / 1 ⁇ n . 1 ) (X n . 1 )
  • V 1 ⁇ n (A) V 1 ⁇ n (A) + 2 * V 0l nl) (Xn-l)

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Abstract

Le procédé consiste à déterminer le domaine du codage en entourant par une enveloppe le nuage des points de la matrice d'autocorrélation des coefficients de réflexion (Ki, LARi) du filtre de modélisation du conduit vocal, à déterminer (3) les axes principaux du volume de points intérieurs à l'enveloppe, à projeter (4) les coefficients de la matrice d'autocorrélation sur les axes principaux, à découper le volume intérieur de l'enveloppe en volumes élémentaires et à coder les coefficients résultats de la projection en fonction de leurs coordonnées dans l'espace défini par les axes principaux du volume des points intérieurs à l'enveloppe en n'attribuant comme valeurs de codes que celles correspondant aux emplacements des volumes élémentaires dans lesquels ils se trouvent. Application: vocodeurs à prédiction linéaire.

Description

Procédé de quantification vectorielle de vocodeurs bas débit.
La présente invention concerne un procédé de quantification vectorielle de vocodeurs bas débit.
Elle s'applique notamment aux vocodeurs à prédiction linéaire, similaires à ceux décrits par exemple dans la Revue Technique THOMSON-CSF, volume
14, n° 3, septembre 1982, pages 715 à 731 , suivant lesquels le signal de parole est identifié à la sortie d'un filtre numérique dont l'entrée reçoit, soit une forme d'onde périodique correspondant à celles des sons voisés comme le sont les voyelles, soit une forme d'onde aléatoire correspondant à celles des sons non voisés comme le sont la plupart des consonnes.
II est connu que la qualité auditive des vocodeurs à prédiction linéaire dépend en grande partie de la précision avec laquelle leur filtre prédicteur est quantifié et que cette qualité diminue généralement lorsque le débit numérique entre vocodeurs diminue car la précision de quantification du filtre devient alors insuffisante. D'une manière générale le signal de parole est segmenté en trames indépendantes de durée constante et le filtre est renouvelé à chaque trame. Ainsi pour arriver à un débit d'environ 1820 bits par seconde, il faut, selon une réalisation standard normalisée, représenter le filtre par un paquet de 41 bits transmis toutes les 22,5 millisecondes. Pour des liaisons non standard à plus faible débit, de l'ordre de 800 bits par seconde, moins de 800 bits par seconde doivent être transmis pour représenter le filtre ce qui constitue approximativement un rapport de 3 en débit par rapport aux réalisation standards. 30 bits en moyenne sont utilisés pour quantifier un filtre sur deux, et ces 30 bits se décomposent en 3 bits définissant un schéma de quantification et 27 bits pour quantifier 10 quantités obtenues à partir de coefficients LAR
(abréviations anglo-saxonnes de Log Area Ratios) par déplacement et rotation dans l'espace à 10 dimensions ainsi défini. Le résultat est que la quantification commence à n'être plus qu'approximativement transparente, et qu'il faut compenser auditivement cet artefact en quantifiant grossièrement les filtres situés dans les transitions du signal de parole et finement ceux correspondant à des zones stables. Pour obtenir malgré tout une précision de quantification suffisante du filtre prédicteur l'approche classique consiste à mettre en oeuvre un schéma de quantification vectorielle intrinsèquement plus efficace que celui utilisé dans les systèmes standards où les 41 bits mis en oeuvre servent à quantifier scalairement les P = 10 coefficients de leur filtre de prédiction. La méthode repose sur l'utilisation d'un dictionnaire contenant un nombre déterminé de filtres standards obtenus par apprentissage. Elle consiste à transmettre uniquement la page ou l'index où se trouve le filtre standard le plus proche du filtre idéal. L'avantage est dans la réduction du débit binaire qui est obtenu, seulement 10 à 15 bits par filtre étant transmis au lieu des 41 bits nécessaires en mode de quantification scalaire, mais cette réduction de débit est obtenue au prix d'une très forte augmentation de la taille de mémoire nécessaire pour stocker les éléments du dictionnaire et d'une charge de calcul importante imputable à la complexité de l'algorithme de recherche des filtres.
En appliquant également cette approche aux vocodeurs à bas débit de 800 bits/s et moins, il est communément admis que 24 bits suffisent pour un dictionnaire composite produit de deux dictionnaires de 4 096 éléments prenant en compte les quatre premiers LSP et les six derniers respectivement.
L'inconvénient majeur de ce type de quantification réside encore dans la nécessité de constituer ce dictionnaire, de le stocker, et d'effectuer la quantification proprement dite.
Des alternatives au schéma de quantification vectorielle ont aussi été proposées pour réduire le nombre d'éléments stockés dans le dictionnaire. C'est ainsi qu'il est connu notamment une technique de quantification de vecteur pyramidal, dont une description peut être trouvée dans la revue IEEE trans. on INFTH vol. IT 32 n° 4 juillet 1986 pages 568 à 582 de M. Thomas R. FISCHER ayant pour titre " A pyramid vector quantizer". Suivant cette technique les données d'entrée multidimensionnelles sont réparties sur les sommets d'un réseau régulier inclus dans une pyramide de dimension multiple. Cette technique de quantification est appliquée principalement pour des données à caractéristique de répartition Laplaciennes. Mais la réduction en débit qui en résulte n'est toutefois pas suffisamment appréciable. Ceci est particulièrement dû au fait qu'en pratique la forme de l'ensemble des données multidimensionnelles à traiter est plutôt inscrite à l'intérieur d'un ellipsoïde, notamment lorsqu'il est utilisé un système de calcul à prédiction/extrapolation qui amène toujours une forme à caractéristique Gaussienne des données. D'autre part la pyramide qui est inscrite sur cet ellipsoïde amène à coder des points qui se trouvent à l'extérieur de l'ellipsoïde entourant le nuage de points à coder ce qui oblige à dimensionner les mots de code avec un nombre de bits qui va au delà de ce qui est strictement nécessaire.
Le but de l'invention est de pallier les inconvénients précités.
A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de quantification vectorielle de vocodeurs bas débit caractérisé en ce qu'il consiste à déterminer le domaine du codage en entourant par une enveloppe le nuage des points de la matrice d'auto-corrélation des coefficients de réflexion du filtre de modélisation du conduit vocal , à déterminer les axes principaux du volume de points intérieurs à l'enveloppe , à projeter les coefficients de la matrice d'autocorrélation sur les axes principaux, à découper le volume intérieur de l'enveloppe en volumes élémentaires et à coder les coefficients résultats de la projection en fonction de leurs coordonnées dans l'espace défini par les axes principaux du volume des points intérieurs à l'enveloppe en n'attribuant comme valeurs de codes que celles correspondant aux emplacements des volumes élémentaires dans lesquels ils se trouvent.
L'invention a pour principal avantage qu'elle met en oeuvre un procédé de quantification des filtres de prédiction qui n'exige pratiquement pas plus d'éléments binaires pour quantifier les points représentatifs des filtres de prédiction qu'un procédé de quantification vectorielle à dictionnaire tout en restant de réalisation simple, rapide n'occupant qu'un espace mémoire réduit.
D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront ci-après à l'aide de la description qui suit faite en regard des figures des dessins annexés qui représentent :
La figure 1 un organigramme illustrant le procédé de codage de la parole mis en oeuvre par l'invention.
La figure 2 un espace vectoriel à deux dimensions figurant une répartition de coefficients d'aire dérivés des coefficients de réflexion modélisant le conduit vocal.
La figure 3 une illustration du procédé de codage selon l'invention dans un espace à trois dimensions.
Les figures 4 à 8b des exemples de répartition du codage de points dans un espace à trois dimensions obtenu par la mise en oeuvre du procédé selon l'invention.
Le procédé de codage selon l'invention consiste, après avoir découpé le signal de parole en trames de longueur constante d'environ 20 à 25 ms, comme ceci a lieu habituellement dans les vocodeurs, à déterminer et à coder les caractéristiques du signal de parole sur des trames successives en déterminant l'énergie du signal P fois par trame.
La synthèse du signal de parole sur chaque trame a lieu ensuite en procédant au détramage et au décodage des valeurs des caractéristiques codées du signal de parole.
Les étapes représentatives du procédé de codage selon l'invention qui sont représentées à la figure 1 consistent à calculer à l'étape 1 , après une étape non représentée d'échantillonnage du signal de parole SK sur chaque trame et- quantification des échantillons sur un nombre déterminé de bits suivit d'une préaccentuation de ces échantillons, les coefficients Kj d'un filtre de modélisation du conduit vocal à partir de coefficients d'autocorrélation Rj des échantillons Sf< suivant une relation de la forme
Ri = ∑S(k)-S(k+i) (1 ) k
Le calcul des coefficients Kj est effectué par exemple en appliquant l'algorithme connu de M. LEROUX-GUEGEN dont une description peut être trouvée dans l'article de la revue IEEE Transaction on Acoustics Speech, and
Signal Processing June 1977 ayant pour titre "A fixed point computation of partial corrélation coefficients". Ce calcul revient à inverser une matrice carrée dont les éléments sont les coefficients Rj de la relation (1 ). L'étape 2 suivante consiste à distordre de façon non linéaire les coefficients de réflexion en les transformant en coefficients d'aire notés LARj de l'abréviation anglo-saxonne LOG AREA RATIO par la relation
Figure imgf000006_0001
avec i = (1...P) de façon à calculer à l'étape 3 les vecteurs propres d'une matrice d'autocorrélation des coefficients LARj qui définissent dans l'espace à P dimensions les directions privilégiées d'un nuage de points dont les coordonnées sont les coefficients LARj avec i = 1 - P. A titre d'exemple, le nuage de points représenté à la figure 2 dans un espace à seulement deux dimensions fait apparaitre deux directions privilégiées symbolisées par les vecteurs propres
V-| et V2.
En retournant à la figure 1 , l'étape 4 consiste à projeter les coefficients LAR sur les directions privilégiées en calculant par exemple des coefficients λj, représentant la somme des projections des coefficients (LARi - LAR ;) sur les vecteurs propres Vj à Vp de la matrice d'autocorrélation des coefficients LAR, par la relation λi = ∑ Vij(LARj - LÂR j) (3) j=l pour i = (1— p) dans laquelle Vjι j désigne les vecteurs propres et LAR ; est la valeur moyenne de chaque coefficient LARj de rang j.
Comme chacun des coefficients λj évolue entre une valeur minimale _λimax et une valeur maximale +λjmax, cette évolution rend possible l'approximation de la forme du nuage de points observé par un hyperellipsoïde dont les valeurs des demi-grands axes sont représentées par les coefficients λjmax Pour chacun des λj, il est alors effectué une quantification uniforme entre une valeur minimale λjmjnj et une valeur maximale λjmax avec un nombre de bits nj qui est calculé par les moyens classiques en fonction du nombre total N de bits utilisés pour quantifier le filtre et les pourcentages d'inertie correspondant aux vecteurs propres Vj.
La quantification des coefficients λj a lieu en utilisant une mesure de distance entre filtres dont la plus naturelle est la distance Eucledienne pondérée de la forme : p
DCFi.F^) = ∑yi(λ1ι i - λ2,i)2 (4) i=1 dans laquelle les coefficients γj sont fonction décroissante de leur rang i et sont ajustés expérimentalement.
De façon équivalente, sachant que les coefficients λj sont centrés autour du barycentre de l'hyperéllipsoïde, le même résultat peut aussi être obtenu en utilisant une mesure de distance purement Euclidienne portant sur les coefficients modifiés, telle que
P 2
D(Fi,F2) = ∑(μ1ιj - μ2,i) avecμKιj = λK,iVrî" (5) i=1 Les points représentatifs des filtres de coordonnées μj , sont alors situés à l'intérieur d'un hyperellipsoïde de dimension P dont les P demi-grands axes valent respectivement μjmax avec μjmax = λjmax γj1 /2 . Dans ces conditions si chacune des coordonnées μj était quantifiée uniformément entre -μjmax et +lJimax >'e nombre de bits nécessaire serait alors égal au logarithme en base 2 du rapport entre lun volume paraUélépipédique (pavé) quantifiable et le volume d'un hypercube élémentaire selon la relation
NQ = l n / ln 2 (6)
ΔP où Δ est le pas de quantification. Mais cette définition, conduit à représenter non seulement les points qui sont à l'intérieur de l'ellipsoïde mais également une multitude de points extérieurs. Par exemple, en dimension 3, cela conduit à représenter 2 fois plus de points qu'il n'est nécessaire. Cette inflation du nombre de points à coder croit d'autant plus que le nombre de dimensions de l'espace à considérer augmente.
En effet, en considérant le volume d'un ellipsoïde défini pour P pair par la relation
Figure imgf000008_0001
le nombre de bits Nj= strictement nécessaire est alors donné par
Figure imgf000008_0002
ce qui donne
Figure imgf000008_0003
Pour le cas d'un filtre de prédiction à P=10 coefficients cela représente une différence de -8,65 bits et montre qu'il suffit en principe de n'utiliser pour Nf£ que seulement 24 bits au lieu des 33 bits nécessaire pour quantifier les coefficients μj de façon indépendante.
Dans ces conditions il apparaît que le seul moyen de gagner effectivement les bits souhaités consiste à effectuer une quantification dans un espace qui est strictement limité à l'intérieur du volume utile, de l'ellipsoïde des points μj. Ceci est réalisé par l'invention grâce à l'exécution à l'étape 5 d'un algorithme qui permet de numéroter sans ambiguïté tous les points situés dans ce volume.
Pour la commodité du raisonnement on supposera dans ce qui suit que le volume des points est délimité par une enveloppe de forme ellipsoïde ou pyramidale, mais on concevra que le procédé de codage de l'invention qui est décrit vaut aussi pour des volumes d'enveloppe quelconque.
En supposant pour simplifier que l'espace des données à quantifier est un espace de dimension 3 (N=3) et que tous les points à l'intérieur d'un ellipsoïde d'axes orthonormés 2X, 2Y, 2Z peuvent être quantifiés avec un pas de quantification égal à l'unité, le procédé de quantification selon l'invention appliqué à cet espace consiste à associer un nombre unique à chaque ensemble de coordonnées entières xO, yO, zO vérifiant la relation :
Figure imgf000008_0004
Comme le montre la figure 3 cette association est réalisée en trois étapes. Une première étape consiste à parcourir l'axe des x et à calculer le nombre total de points situés dans les tranches de l'ellipsoïde qui lui sont perpendiculaires et coupant l'axe des x en des points pour lesquels x prend les valeurs entières successives -X , -X+1 ,..., x-2, x-1. La deuxième étape consiste à parcourir l'axe des y en ajoutant au résultat précédent la somme des nombres de points situés dans les tranches de l'ellipsoïde pour lesquelles l'abscisse vaut x et l'ordonnée vaut successivement -Y(x), -Y(x+1 ), .... y-2, y-1 où Y(x)≤Y et est la plus grandfe valeur pour laquelle le point de coordonnées (x Y(x), 0) est situé dans l'ellipsoïde ou sa surface. Enfin suivant la troisième étape, l'axe des z est parcouru en ajoutant au résultat précédent la somme des nombres de points situés dans les tranches pour lesquelles l'abscisse vaut x, l'ordonnée vaut y et l'altitude vaut successivement -Z(x,y), -Z(x,y)+1 ,..., z-2, z-1 où Z(x,y)<Z et est la plus grande valeur pour laquelle le point de coordonnées (x,y,Z(x,y) est situé dans l'ellipsoïde ou sa surface. Le résultat final donne le nombre exact de points s'étendant avant le point à quantifier, c'est-à-dire les points pour lesquels x ou y ou z est inférieur à xo, yo ou zo respectivement. Ce principe peut naturellement être étendu à des dimensions d'espace d'ordre quelconque. Pour un espace d'ordre N, les différents volumes de dimensions 2, 3,..., N-1 sont précalculés et mémorisés dans une mémoire morte. En généralisant ce principe à un ellipsoïde à N dimensions, et en désignant par A-| , A2 ,..., AN les dimensions des demi- axes le volume intérieur à l'ellipsoïde est défini par la relation :
Vn
Figure imgf000009_0001
(H)
Figure imgf000009_0002
et l'équation de sa surface est définie par la relation :
Figure imgf000009_0003
En désignant par Vm(A) le volume d'une tranche à m dimensions (m< ou égal à
N) de l'ellipsoïde, dans laquelle la m'eme coordonnée est comprise entre -A et +A celui-ci s'exprime par la relation : v Ï A Λ fA ΛY f+βm.m-1(A)Am_1 r+βm l(A)Aι vm(A) = J J-A Δ dXm J J-β R m, mm- ,l(/AA W)Am_ ,ι dXm-l -J J-β Rm, ,l(/AA Λ)AA ,ι dXl "4)
La relation (14) permet de déduire sans difficulté une relation de récurrence liant deux volumes de dimensions consécutives soit : ^
Figure imgf000009_0004
Le nombre de points à quantifier peut alors être obtenu à partir des relations précédentes en considérant par exemple que le pas de quantification vaut 1 et que les dimensions des axes Ai sont des entiers positifs. Cette détermination peut être obtenue en considérant successivement les points isolés (dimension 0), les séries de points contigus (dimension 1 ), puis en calculant itérativement les volumes de dimensions 2...N-1.
Un microprogramme permettant d'obtenir ce résultat est fourni en Annexe 1. L'algorithme de quantification selon l'invention est déduit de l'exemple précité en 3 dimensions. Cet algorithme consiste à accumuler dans la valeur de code le nombre de points rencontrés en partant d'une valeur minimale des coordonnées pour arriver à la valeur de code du point considéré. Pour effectuer ce traitement les valeurs réelles des coordonnées Xj sont d'abord converties en leur valeur entière la plus proche. Les valeurs résultantes sont alors corrigées de façon à être sûr que le point correspondant est bien situé à l'intérieur de l'ellipsoïde, car pour les points éventuellement extérieurs, il est admis que l'erreur de quantification peut être plus grande que celle obtenue pour les points à l'intérieur. Un processus optimum permettant de traiter ces points serait de trouver les points qui semblent les plus proches à l'intérieur de l'ellipsoïde.
Cependant à l'exception d'une quantification de points à l'intérieur d'une sphère il n'existe malheureusement pas de procédé simple pour effectuer ce traitement. Un algorithme suboptimum permettant de placer ces points itérativement à l'intérieur de l'ellipsoïde par une modification de leurs coordonnées successives est le suivant :
R = AN FOR n = N DOWN TO 1
IF Xn>R THEN Xπ = R
ELSE IF Xn<-R THEN Xn = -R R = (An.1/An) (R2 - Xn2)1/2
END FOR
En pratique les instructions de l'algorithme précédent doivent être incluses dans le microprogramme de codage proprement dit en utilisant les volumes Vn (A) déjà calculés. Cet algorithme consiste en une accumulation dans le code final du nombre de points laissés derrière le point codé de coordonnées (X-| ...XN) en partant d'un point de coordonnées (0, 0...0, AN) à la surface de l'ellipse et en descendant vers le point à quantifier. Un microprogramme pour l'exécution de cet algorithme de codage est fourni en Annexe 2. Naturellement le temps d'exécution maximum de l'algorithme précédent peut être raccourci grâce aux symétries. En effet, si CodeO représente le code du point d'origine de coordonnées (00...0) et C représente la valeur de code pour le point de coordonnées X-j ,..., XN le code correspondant au point symétrique (-Xi -XN) est exactement égal à 2* CodeO-C. Pour tenir compte de ce fait le microprogramme précédent peut être complété par les instructions suivante : Inversion = FALSE IF XN > = 0
Inversion = TRUE FOR i = 1 TO N DO Xj = -Xj END IF IF Inversion THEN Code = 2 CodeO - Code Un exemple de quantification est représenté à la figure 4 pour les valeurs d'axe Aι =1 , A-j=3 et A-| =4. Dans cette représentation il y a au total 37 centroïdes de cubes élémentaires et le barycentre de l'ellipsoïde correspond au code 18. Pour comparaison, un exemple de quantification pyramidale équivalent est représenté à la figure 5. Dans ce cas le barycentre correspond au code 14. L'algorithme de déquantification procède en cherchant à reconstituer les termes qui ont été additionnés pour donner la valeur du code sachant que cette reconstruction est unique par nature.
Un microprogramme correspondant est fourni en Annexe 3.
Pour tenir compte de certaines situations où il peut être intéressant de déplacer l'origine de l'ensemble des centroïdes., les algorithmes précédents peuvent encore être modifiés en considérant des coordonnées demi entières plutôt qu'entières. Une première possibilité peut consister à réaliser un quantificateur dont les axes sont de dimension double des axes Aj requis. Un vecteur de N valeurs réelles peut alors être quantifié après doublement, en utilisant seulement des entiers impairs. L'algorithme précédent peut alors être utilisé, le code de sortie obtenu étant converti par une table donnant le code final. Ce transcodage est nécessaire pour la raison que si environ un quart seulement des centroïdes originaux sont à considérer, cette réduction ne facilite pas pour autant l'exécution de l'algorithme. En effet, comme le montre la figure 6 on obtient alors avec des dimensions d'axe A-j =1 , A2=3, A3=4, un ellipsoïde étendu de dimensions 2, 6 et 8 qui contient 369 centroïdes ce qui est très important comparés aux 56 centroïdes de l'ellipsoïde conçu en coordonnées demi-entières.
Une deuxième possibilité peut consister à modifier l'initialisation de l'algorithme, le codage et le décodage de façon à n'utiliser que des coordonnées paires. Des microprogrammes correspondant modifiés sont fournis en Annexe 4. Les codes sont transmis suivant des mots binaires. Cependant, comme le nombre de points compris à l'intérieur d'un ellipsoïde n'a, a priori aucune raison particulière de former une exacte puissance de deux, il paraît hautement souhaitable pour utiliser un nombre optimal de bits dans la formation du code, que ce nombre soit aussi près que possible d'une exacte puissance de deux. Ceci peut être obtenu en ajustant le volume de l'ellipsoïde par des longueurs d'axes fractionnaires plutôt qu'entières.
De manière à simplifier l'exposé, on supposera que les fractions représentant les axes Aj ont un dénominateur commun. En pratique les valeurs de dénominateur de 1 , 2, 3 sont suffisantes pour obtenir sans difficulté des ellipsoïdes contenant un nombre de centroïdes aussi voisins que possible d'une puissance exacte de deux.
Par exemple, en considérant en dimension 4 un ellipsoïde de dimensions (3, 4, 5, 6), celui-ci contient exactement 1765 points. Ce nombre est exactement compris entre 1024 et 2048. En modifiant ces dimensions dans les rapports (9/3, 13/3, 15/3, 19/3) ce nombre est changé par le nombre 2025 qui est 98,87% proche de 2048 et on peut dire qu'il représente une perte binaire équivalente de log.2(0,9887)=0,016 bits. La différence 2048 - 2025 = 23 de codes perdus peut alors être utilisée pour le codage de configurations particulières si nécessaire.
En conséquence, les algorithmes précédents peuvent encore être modifiés en considérant des longueurs d'axes de la forme (A-|/D, A2/D AN/D) où D est un dénominateur commun de valeur faible. Les valeurs fortes pour D ne sont pas nécessaires car dans la pratique il est toujours possible d'obtenir un bon codage avec D=1 , 2 ou 3.
L'introduction d'un dénominateur commun conduit à effectuer les traitements suivants :
1 - définition des axes :
Figure imgf000012_0001
2 - équation de l'ellipsoïde (K=2) de la pyramide (K=1 ) :
Figure imgf000012_0002
3 - Valeur maximale de Xn
Figure imgf000012_0003
4 - En réduisant au même dénominateur et en conservant seulement les numérateurs on définit les formules de récurrences suivantes : DennX^ < Numn avec DenN = Dκ
N Denn = A^+1Denn+1 = DK flA?C ,n = N- l,N - 2,..., l i=n+l
N- 1, N -2,...,1
Figure imgf000013_0001
Les relations précédentes montrent que si D est différent de l'unité ou si les axes Aj n'ont pas des dimensions faibles ou si les dimensions N sont importantes, un nombre important de points doit être calculé et que ce calcul doit être effectué en multiprecision arithmétique. La valeur maximum de Xn est exactement (Numn/Denn)1/^, et cette valeur n'est presque jamais entière, de ce fait, il est impossible d'utiliser les tableaux tels que Vn(Xn) en programmation. En pratique, ce problème peut être résolu en utilisant deux tableaux, un tableau pour les volumes et un tableau de valeurs correspondant au numérateur puisque les dénominateurs ne changent pas. De la sorte, l'accès à un volume déterminé peut être trouvé par le numérateur correspondant à celui recherché. Pour réduire le temps de calcul les numérateurs sont mémorisés dans l'ordre croissant avec leur volume correspondant. Les microprogrammes d'initialisation de codage et de décodage sont alors modifiés de la façon représentée à l'annexe 5.
Une autre possibilité consiste à considérer seulement les centroïdes dont la somme des coordonnées est paire ou impaire. Ceci revient à conserver seulement la moitié des centroïdes d'origine, ceux-ci se répartissant sur le réseau original d'origine DN dénoté ici Dno où son complément Dn-| qui ne comprend pas l'origine.
Le principal avantage de procéder ainsi est que cela permet de diminuer l'erreur de quantification moyenne de -0,25 db si N=3 où d'environ -0,4 db pour N=4 à 10. Cela conduit à modifier l'algorithme de quantification initiale en ne considérant seulement que les points de coordonnées respectivement paires ou impaires. Dans ces conditions l'algorithme de quantification consiste à quantifier comme précédemment les points en recherchant des valeurs entières les plus proches de chaque coordonnée et à modifier les coordonnées entières qui sont les plus distantes de leur valeur réelle d'origine. Cependant le codage et le décodage sont alors légèrement plus complexes que pour un réseau de points ayant des coordonnées entières.
En effet deux ensembles de volumes doivent être trouvés pour les dimensions 1 à N-1 , un premier ensemble Voτn(A) de volumes à n dimensions ayant une somme impaire de coordonnées à un deuxième ensemble V-|nΛûΛ de volumes de dimension n ayant une somme paire de coordonnées. Dans ces conditions le calcul des volumes a lieu de la façon décrite par le microprogramme de l'annexe 6.
Un exemple de quantification ellipsoïdale de vecteur pour D3 Q et D3 -j est représenté aux figures 7a et 7b. Dans cette représentation, les trois axes ont respectivement pour dimensions 2, 4, 5, c'est-à-dire qu'ils sont légèrement plus grands que ceux des exemples précédents pour obtenir un nombre suffisant de points. Chaque centroïde est relié à ses voisins les plus proches de la même façon qu'aux figures 4 et 6. II peut être vérifié sur ces figures que le barycentre appartient (figure 7a) ou n'appartient pas ( figure 7b) à l'ensemble des centroïdes.
Une généralisation du procédé à une quantification pyramidale est aussi représentée aux figures 8a et 8b.
ANNEXES
Annexe 1
1. Pour les points isolés Vo(0)=1
2. Pour les séries de points contigus de dimension 1
FOR A + 0 TO Ai DO V-j (A) = 2*A+1
3. Pour les volumes de dimensions 2,..., N-1 FOR n = 2 TO N-1 FORA = 0TOAnXX
Vn(A) = 0
FOR Xn = 0 TO A
Xn-l =(An.1/An)(A2-Xn2)1/2
IFXn = 0 THENVn(A) = Vn.1(Xn.1) ELSE Vn(A) = Vn(A) + 2*VΠ-1 (Xπ-1 )
END FOR END FOR END FOR Annexe 2
Code = 0
R = AN
FOR n = N DOWN TO 1
IF> :Π>-R
FOR X = -R TO Xn.-j
Y=INT((Aπ.1/Aπ)(R2- χ2)1/2)
Code = Code + VΠ-1(Y) END FOR
END IF
R = (An-l/An)(R2- •Xn2)1/2
END FOR
Annexe 3
R = AN
FOR n = N DOWN TO 1 Xn = -R γ=|NT((An.1/An)(R2-Xn2)1/2)
WHILECode>=Vn.-ι(Y) Code = Code-Vn.1(Y) Xn = Xn + 1 Y=INT((An.1/An)(R2-Xn2)1/2) END WHILE R = Y END FOR Une amélioration de la vitesse d'exécution de ce microprogramme peut aussi être obtenue en introduisant les instructions suivantes : Inversion = FALSE IF Code>Code 0
Inversion = TRUE Code = 2 Code 0 - Code
END IF
(decoding giving Xj)
IF Inversion THEN FOR i = 1 TO N DO Xj = - Xj Annexe 4 FOR A = 0 TO A-j DO V1 (A) = 2 INT((A+1 )/2) FOR n = 2 TO N-1
FOR A = 0 TO An Vn(A) = 0
FORXn = 0TO INT((A-1)/2) Xn = 2 Xn +1 χn_1 = |NT(((An.1/An)(A2 - Xn2)1/2-i)/2)
Xn.i = 2Xn.! + 1 Vn(A) =Vn(A) +2Vn.ι(Xn-1) END FOR END FOR END FOR
Modification du codage Code = 0 R = AN FOR n = N DOWN TO 1
Xn = INT((Xn-1)/2); r = INT((R - 1 )/2) IF Xn>-r
FOR x = -r TO Xn.-i X = 2 x + 1 y = INT(((An.1/An)(R2- χ2)1/2.1)/2)
Y=2y+1
Code = Code + Vn.-|(Y) END FOR END IF R = (An.1/An)(R2-Xn2)1/2
Modification du décodage. R = AN
FOR n = N DOWN TO 1
Xn = -2INT((R-1)/2)-1 y = INT (((An.1/An)(R2 - Xn2)1/2. i)/2
Y=2y+1 WHILECode>=Vn.1(Y)
Figure imgf000017_0001
Xn = Xn + 2 y = 2 INT(((An.1/An)(R2 - Xn2)1'2 _1)/2 Y=2y+1 ENDWHILE
R = Y END FOR Annexe 5
A initialisation : calcul des volumes et des numérateurs DenN-1 = D2
FOR i=N-2 DOWN TO 0 DO
Figure imgf000017_0002
2 Dénominateurs préca|CU|és Calcul des volumes (dimensions 2...N-1 seulement) (Z) FOR 1 = 1 TO N-2 DO NVj.-i = 0 (D) FOR 1 = 1 TO N-2 DO NV0ιj_-| = 0
Multn_ι = D
FOR 1 = N-2 DOWN TO 0 DO Multj=Multi+1 Aj+1
XMaxN--]=AN-i/D division entière maxCode = -1
NUΓTIN-1 = 1 n = N (D) Sumn=0 Somme des coordonnées précédentes
Nouvelle Dimension n = n - 1
Xmaxn_ι = 0
Xn = -XMaxn - 1 lnitialNumn = Numn An 2 previous Vπ = maxCode appel de ia dernière valeur finale Accroissement de coordonnée
Xn = Xn + 1 (D) Sumn = Sumn+-ι + Xπ (D) p = REM2(Sumn) parité courante
Numn_-| = initialNumn - Multn 2 Xn 2
ANumn_ι = Numn.-| An_ι 2
IF XΠ <= O
WHILE Denn_ι XMaxn.-j 2 < Anumn_-| DO WHILE Denn_-j XMaxn_ι 2>ANumn_ι DO XMaxπ_ι = XMaxn_ι-1
IF n > GOTO nextDimension (Z) maxCode = maxCode+(1 +2 XMax0)
(D) IF p = Parity THEN maxCode = max Code +1 +2 INT(XMaxo/2) (D) ELSE maxCode = maxCode + 2 INT((XMax0+1 )/2)
Test de coordonnée
IF Xn<XMaxn GOTO increaseCoordinate
IF n = N-1 THEN END
vol = maxCode - previousVn Conservation des valeurs max de Num dans l'ordre croissant, avec leur valeur associé V
(D) IF Sumn+-ι =2INT(Sumn+-ι/2)THEN p=0 ELSE p=1 parité courante (Z/D) IF NVn_-| =0 premier volume de cette dimension. (Z/D) NVn.1 =1
(Z/D) maxNumerπ.-| ι = Numn
Figure imgf000018_0001
ELSE ce n'est pas le premier volume : texter l'ordre (Z/D) M = NVn_-|
FOR i = NVn_ι - 1 DOWN TO 0 (Z/D) IF vol = Vn_ι ιj
(Z/D) IF Numn>maxNumern_-| ιj
(Z/D) maxNumern_-| j= Numn GOTO numerFound
END IF (Z/D) If voKVn.^ j THEN M ≈ i
END FOR END FOR (Z/D) IF M < = NVn_ι modifier maxNumer et V
(Z/D) FOR - = NVn_ι DOWN TO M+1
(Z/D) maxNumern_-] _ j = maxNumern_-| ;_-| (Z/D) Vn.1 ι i = Vn.1 ι' M
END FOR END IF (Z/D) maxNumern_ι _ M = Numn (Z/D) Vn.1 | M = vol (Z/D) NVn_-| = NVn_ι + 1 END IF nombre trouvé n = n + 1 GOTO testCoordinate
B. Algorithme de codage (les XJ sont supposés correctes).
Code = 0 R = AN-1 Num = 1
Mult = D (D) Sumn = 0 somme des coordonnées précédentes
FOR n = N - 1 DOWN TO 1 Boucle sur les dimensions Ro = 0 initialNum = Num AN 2
Si la peme coordonnée est supérieure au minimum R, ajouter au code des volumes correspondant à -R, -R+1 ,...Xn-1 IF Xn> -R
FOR iX = -R TO Xn-1 Num = initialNum - Mult2 iX2
(D) Sumn = Sumn+ι +iX p = REM2(Sumn) parité courante IF n>1 Si n>1 , les volumes sont accèdes par la valeur de Num i = 1
(Z/D) WHILE Num>maxNumern.-| , DO i = i -+- 1
(Z/D) Code = Code + Vn_ι j
ELSE Si n=1 , les volumes sont calculés ANum = Num AQ 2 IF iX < = 0
WHILE Den0 R0 2<ANum DO R0=R0 +1 WHILE Den0 R0 2>ANum DO R0=R0-1 (Z) Code = Code + 1 + 2*R0
(D) IF p = parity THEN Code=Code+1 +2INT(Ro/2)
(D) ELSE Code=Code+2INT((R0+1 )/2)
END IF END FOR END IF
(D) Sumn = Sumn+-| + Xn
Si nécessaire, calcul de R pour la dimension suivante Num = initialNum - Mult2 Xn 2 Anum = Num An_ι 2 IF n>1 si n>1 , calcul itératif
R = 0
WHILE Denn_ι R2<ANum DO R = R+1 IF Denn.-ι R2>ANum THEN R=R -1 Mult = Mult An ELSE si n = 1 , la prochaine dimension est 1
Ajuster R en prenant en compte le fait qu'il peut seulement croître si X-|£θ et décroître si X-| <0 R = R0 IF X-| < = 0 WHILE Den0 R2 < ANum DO R = R + 1
WHILE Den0 R2>ANum DO R = R-1
(Z) Code = Code + X0 + R Ajustement final du code
(D) IF X0> -R (D) FOR i = -R TO X0 - 1
(D) IF REM2 (Sum-| +i) = Parity
(D) END IF
(D) END FOR
C. Algorithme de décodage R = AN_-| /D division entière
Num = 1
Mult = D (D) Sumn somme des coordonnées précédentes
FOR n = N - 1 DOWN TO 1 Boucle sur les dimensions Si la coordonnée neme X[n] est supérieure à son minimum, R, le code contient la somme des volumes à n dimensions correspondant à -R, -R+1 ,...Xn-1 Ro = 0 initialNum = Num An 2 Xn = -R
Num = initialNum - Mult2 χn 2 (D) p = REM2(Sumn+1+ Xn) Essai de soustraction des volumes pour former le code
IF n>1 Ces volumes sont mis en table pour n>1 , comme étant une fonction de Num i = 1 (Z/D) WHILE Num>maxNumern j DO i = i + 1 (Z/D) WHILE Code>=Vn_ j
(Z/D) Code = Code - Vn_ j
Xn = Xn + 1 (D) P = 1 - P
Num = initial Num - Mult2 Xn 2 i = 1
(Z/D) WHILE Num > maxNumernι j DO i = i + 1
END WHILE ELSE Si n = 1 , les volumes sont presque facile à calculer..
ANum = Num A0 2 IF Xπ < =0
WHILE Den0 R0 2<ANum DO R0 = R0 + 1 WHILE Den0 R0 2>ANum DO R0 = RD - 1 (Z) length = 1 + 2 R0
(D) IF p = Parity THEN length = 1 + 2 INT(R0/2) (D) ELSE length = 2 INT((R0 + 1 )/2)
WHILE Code> = length
Code = Code - length Xn = Xn + 1 (D) p = 1 - p changer la parité Num = initialNum - Mult2 Xn 2
ANum = Num A0 2 IF Xn < = 0
WHILE Den0 R0 2<ANum D0 Ro = R0 + 1 WHILE Den0 R0 2>ANum DO R0 = R0 - 1 (Z) length = 1 + 2 R0
(D) IF p = Parity THEN length = 1 + 2 INT(R,y2)
ELSE length = 2 INT((R0+1/2) END WHILE
END IF Si nécessaire, calcul de R pour la dimension suivante.
ANum = Num An_-j 2 (D) Sumn = Sumn+1 + Xn IF n>1 if n>1 , interative computation
R = 0
WHILE Denn_ι R2<ANum DO R = R+1 IF Denn.«| R2>ANum THEN R = R - 1 Mult = Mult An 2 ELSE Si n-1 , la prochaine dimension est 1
Ajuste R en prenant en compte le fait qu'il peut seulement augmenter si X1 < = 0, et diminuer si X-pO R = R0 IF X-ι <=0 WHILE Den0 R2<ANum DO R = R + 1
WHILE Den0 R2>ANum DO R = R - 1 (Z) X0 = -R Code dernière coordonnée...
(D) p = Sumι - 2 INT(Suπv|/2)
(D) X0 = -R + 2 Code dernière coordonnée (D) p0 = REM2(X0) parité de X0
(D) IF Parity = 0
(D) IF p0<>p THEN X0=X0 +1
(D) ELSE
IF p0=p THEN X0=X0+1 (D) END IF
END IF END FOR Nota : Les instructions référencées par (Z) sont celles à utiliser lorsque les axes ont des longueurs entières. Les instructions référencées par (D) concernent des réseaux de points ayant des coordonnées à sommes paires et impaires. Pour les instructions référencées par (Z/D), NVa D est remplacé par NVp a D, Va D par Vp_ a_ b et maxNumera t) est remplacé par maxNumerp a D si le réseau courant est Dno ou Dn_ι . Pour Dn, la parité variable est 0 pour Dnrj et 1 pour Dnι . La fonction REM2(X) calcule le reste de la division de X par 2 : elle est équivalente à X - 2 INT(X/2). Annexe 6
Première dimension FOR A = 0 TO A-j STEP 2 DO V0ι 1 (A)=A+1 FOR A = 1 TO A-! STEP 2 DO V-\ j (A)=A+1 Dimensions 2...N-1 : FOR n = 2 TO N-1
FOR A = 0 TO An V0, n(A)=0
Vl,n(A)=0 FOR Xn=0 TO A
Xn-l=(An.1/An)(A2-Xn 2)1/2 IF Xn = 2 INT(Xn/2)
IF Xn = 0
Vθ,n(A) = V0,n-l(Xn-l) Vl,n(A) = V1ι n.1(Xn.1)
ELSE V0ιn(A) = V0, n(A) + 2*V0,n-l )(Xp-1 )
Vl,n(A) = V1ι n(A) + 2Λ/1ιn.1)(Xn.1) END IF ELSE
Vθ,n(A) = V0ιn(A) + 2Λ/1ιn.1)(Xn.1) V1ιn(A) = V1ιn(A) + 2*V0ln-l)(Xn-l)
END IF
END FOR
END FOR
END FOR

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de quantification vectorielle de vocodeurs bas débit caractérisé en ce qu'il consiste à déterminer le domaine du codage en entourant par une enveloppe le nuage des points de la matrice d'auto-corrélation des coefficients de réflexion (Ki.LARi)) du filtre de modélisation du conduit vocal , à déterminer (3) les axes principaux du volume de points intérieurs à l'enveloppe , à projeter (4) les coefficients de la matrice d'autocorrélation sur les axes principaux, à découper le volume intérieur de l'enveloppe en volumes élémentaires et à coder les coefficients résultats de la projection en fonction de leurs coordonnées dans l'espace défini par les axes principaux du volume des points intérieurs à l'enveloppe en n'attribuant comme valeurs de codes que celles correspondant aux emplacements des volumes élémentaires dans lesquels ils se trouvent.
2. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il consiste pour effectuer le codage de chaque point , à découper le volume intérieur à l'enveloppe en tranches perpendiculaires à une première direction d'axe principal depuis une première tranche d'extrémité jusqu'à une tranche précédant la dernière tranche comportant le point à coder , en accumulant les nombres de points compris dans chaque tranche successive, et à ajouter au nombre de points obtenus le nombre de points restant dans la dernière tranche pour arriver au point à coder.
3. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 et 2 caractérisé en ce que l'enveloppe entourant le nuage de points est un hyperéllipsoïde centré au barycentre du nuage de points.
4. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 et 2 caractérisé en ce que l'enveloppe entourant le nuage de points est de forme pyramidale et est centrée au barycentre du nuage de points.
5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 4 caractérisé en ce qu'il consiste à convertir les valeurs réelles des coordonnées des points à coder en leur valeur entière les plus proches.
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en ce qu'il consiste à ne considérer pour le codage que des coordonnées demi- entières.
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en ce qu'il consiste à ne considérer pour le codage des coordonnées de sommes paires ou impaires.
8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7 caractérisé en ce qu'il consiste à ajuster le volume intérieur de l'enveloppe par des longueurs d'axes de coordonnées fractionnaires.
9. Procédé selon la revendication 8 caractérisé en ce que les longueurs d'axes fractionnaires ont un dénominateur commun.
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