JP3010637B2 - Quantization device and quantization method - Google Patents
Quantization device and quantization methodInfo
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、入力信号の高能率符号化を行う量子化装置
及び量子化方法に関する。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a quantization device and a quantization method for performing high-efficiency coding of an input signal.
本発明は、入力信号についての時間軸及び時間軸を直
交する軸の2次元データ配列より成るマトリクスを単位
として量子化を施すことにより、量子化効率を向上させ
た量子化装置及び量子化方法を提供するものである。The present invention provides a quantization apparatus and a quantization method that improve quantization efficiency by performing quantization in units of a matrix including a two-dimensional data array of a time axis and an axis orthogonal to the time axis for an input signal. To provide.
信号の高能率符号化の一手法として、入力信号を時間
軸又は周波数軸上で複数チャンネルに分割すると共に、
各チャンネル毎のビット数を適応的に割り当てるビット
アロケーション(ビット割り当て)による符号化技術が
ある。例えば、音声信号の上記ビット割り当てによる符
号化技術には、時間軸上の音声信号を複数の周波数帯域
に分割して符号化する帯域分割符号化(サブ・バンド・
コーディング:SBC)や、時間軸上の信号を周波数軸上の
信号に変換(直交変換)して複数の周波数帯域に分割し
各帯域毎で適応的に符号化するいわゆる適応変換符号化
(ATC)、或いは、上記SBCといわゆる適応予測符号化
(APC)とを組み合わせ、時間軸上の信号を帯域分割し
て各帯域信号をベースバンド(低域)に変換した後複数
次の線形予測分析を行って予測符号化するいわゆる適応
ビット割り当て(APC−AB)等の符号化技術がある。As one method of high-efficiency signal encoding, while dividing the input signal into multiple channels on the time axis or frequency axis,
There is an encoding technique based on bit allocation (bit allocation) that adaptively allocates the number of bits for each channel. For example, a coding technique based on the above-mentioned bit allocation of a voice signal includes band division coding (sub-band coding) that divides a voice signal on a time axis into a plurality of frequency bands and codes them.
So-called adaptive transform coding (ATC), which converts a signal on the time axis into a signal on the frequency axis (orthogonal transform), divides the signal into multiple frequency bands, and adaptively codes each band. Alternatively, the SBC is combined with so-called adaptive prediction coding (APC), and a signal on the time axis is divided into bands, and each band signal is converted into a baseband (low band), and then a multi-order linear prediction analysis is performed. Coding techniques such as so-called adaptive bit allocation (APC-AB) for predictive coding.
ここで、上記帯域分割符号化は、第10図に示すような
信号伝送装置で行われる。この第10図において、入力端
子110に供給されたディジタルの音声信号は、先ず、符
号器130の周波数分割フィルタ(例えばQMF:quadrature
mirrorfilter等のミラーフィルタ)群1311〜131nで帯域
通過及び低域変換が行われる。すなわち、当該周波数分
割フィルタ群1311〜131nにおいては、帯域通過フィルタ
(バンドパスフィルタ:BPF)で帯域分割された後、その
各々の信号は低域通過フィルタを通されて通過帯域の中
心周波数だけ下に周波数シフト(低域変換)され、これ
らの信号が量子化器1341〜134nで適当な標本化周波数で
ダウンサンプリングされている。このようにして再量子
化されることによりデータの圧縮がなされた各信号がマ
ルチプレクサ136を介して端子138から出力され、伝送路
を介して復号器140の端子148に伝送されて、当該端子14
8からデマルチプレクサ149を介して逆量子化器1441〜14
4nで復号化された後、周波数変換器1421〜142nで時間軸
上の各帯域の信号に変換され、加算器146を通り復号音
声信号として端子150から出力されている。Here, the above-mentioned band division coding is performed by a signal transmission device as shown in FIG. In FIG. 10, a digital audio signal supplied to an input terminal 110 is first converted into a frequency division filter (for example, QMF: quadrature
Bandpass and low-frequency conversion are performed by mirror filter groups 131 1 to 131 n such as mirror filters. That is, in the frequency division filter groups 131 1 to 131 n , after being band-divided by a band-pass filter (band-pass filter: BPF), each signal is passed through a low-pass filter and passed through the center frequency of the pass band. , And these signals are down-sampled at quantizers 134 1 to 134 n at an appropriate sampling frequency. Each signal whose data has been compressed by the requantization in this way is output from the terminal 138 via the multiplexer 136, transmitted to the terminal 148 of the decoder 140 via the transmission path, and
8 through the demultiplexer 149 to the inverse quantizers 144 1 to 14
After being decoded by 4 n, it is converted into a signal of each band on the time axis by frequency converters 142 1 to 142 n , and is output from terminal 150 as a decoded audio signal through adder 146.
ここで、上記符号器130による信号のデータ圧縮処理
にあたっては、データ圧縮により生ずるノイズが復号音
声信号に与える影響を少なくするように、各帯域に量子
化ビットを適応的に割り当てることにより品質の向上を
図っている。また、復号器140側でもビット割り当て情
報をなんらかの方法で獲得して復号を行っている。Here, in the data compression processing of the signal by the encoder 130, the quality is improved by adaptively allocating quantization bits to each band so as to reduce the influence of noise generated by the data compression on the decoded speech signal. Is being planned. The decoder 140 also obtains bit allocation information by some method and performs decoding.
従来、上述のビット割り当て情報を得るためには、各
帯域の信号とは別に、補助情報(サイドインフォメーシ
ョン)として各帯域のエネルギ値情報を伝送する等の方
法が取られていた。すなわちこの方法では、上記符号器
130の各周波数分割フィルタ群1311〜131nで帯域分割さ
れた各信号からエネルギ検出手段1331〜133nで各帯域の
信号のエネルギ値が計算され、該計算値に基づいて量子
化係数算出手段135で、各帯域の信号の量子化に最適な
量子化係数として最適ビット割り当てと量子化ステップ
計算が行われ、この結果を用いて量子化器1341〜134nで
各帯域の信号が再量子化されている。更に、該量子化係
数算出手段135の出力信号すなわち補助情報が復号器140
の量子化係数算出手段145に送られ、当該量子化係数算
出手段145からの情報が逆量子化器1441〜144Nに伝送さ
れ、ここで上述の量子化器1341〜134Nとは逆の処理がな
されて信号の復号化が行われる。Conventionally, in order to obtain the above-mentioned bit allocation information, a method of transmitting energy value information of each band as auxiliary information (side information) separately from a signal of each band has been adopted. That is, in this method, the encoder
The energy values of the signals in each band are calculated by the energy detection means 133 1 to 133 n from the signals that have been band-divided by the 130 frequency division filter groups 131 1 to 131 n , and the quantization coefficients are calculated based on the calculated values. Means 135 performs optimal bit allocation and quantization step calculation as optimal quantization coefficients for quantization of signals in each band, and uses the results to re-create signals in each band in quantizers 134 1 to 134 n. Quantized. Further, the output signal of the quantization coefficient calculation means 135, that is,
Is transmitted to the quantization coefficient calculation means 145, and the information from the quantization coefficient calculation means 145 is transmitted to the inverse quantizers 144 1 to 144 N , where the information is inverse to the above-described quantizers 134 1 to 134 N. Is performed to decode the signal.
このような帯域分割符号化においては、人間の聴覚特
性に対応してノイズシェイピング等を考慮することがで
き、音声のエネルギが偏って大きい帯域や、明瞭度等の
主観的品質への貢献の大きい帯域により多くの情報を割
り当てることができる。この割り当てられた量子化ビッ
ト数で上記各帯域の信号の量子化及び逆量子化が行わ
れ、これにより、量子化雑音の聴覚的な妨害の程度を小
さくでき、全体としてビット数が低減できる。また、該
帯域分割符号化を行うことで量子化雑音が分割された帯
域にのみ発生し、他の帯域に影響を与えない。なお、上
述のようにエネルギ値情報を補助情報として送る方法で
は、各帯域の信号のエネルギ値が同時に各帯域の信号の
量子化ステップ幅(正規化ファクタ)としても用いられ
る等の長所がある。In such band division coding, noise shaping or the like can be considered in accordance with human auditory characteristics, and a large contribution is made to subjective quality such as a band in which voice energy is unbalanced and clarity. More information can be allocated to the band. The quantization and dequantization of the signals in the respective bands are performed with the allocated number of quantization bits, whereby the degree of auditory disturbance of quantization noise can be reduced, and the number of bits can be reduced as a whole. Also, by performing the band division coding, quantization noise occurs only in the divided band, and does not affect other bands. The method of transmitting the energy value information as auxiliary information as described above has an advantage that the energy value of the signal of each band is simultaneously used as the quantization step width (normalization factor) of the signal of each band.
ところで、ビット割り当てによる符号化において、例
えば、上記帯域分割符号化(SBC)では、入力信号の周
波数帯域で分割された各帯域毎の時間波形を、チャンネ
ル毎独立に適応的な割り当てビット数で量子化してお
り、その時の量子化は、サンプル値の系列(複数ワード
のつながり)を適当な大きさに区切って1つのブロック
にまとめて1つのベクトルとして量子化するベクトル量
子化等により処理が施されている。In coding by bit allocation, for example, in the above-described band division coding (SBC), a time waveform of each band divided by a frequency band of an input signal is quantized by an adaptive number of allocated bits independently for each channel. The quantization at this time is performed by a vector quantization or the like that divides a sequence of sample values (a series of a plurality of words) into an appropriate size and collectively quantizes them as one vector. ing.
また、例えば、上記適応変換符号化(ATC)等の変換
符号化では、時間軸の信号を例えば離散的余弦変換(DC
T)や高速フーリエ変換(FFT)或いは離散的フーリエ変
換(DFT)等の直交変換を施した後に帯域分割し、これ
らの分割された各帯域のDCT係数,FFT係数,DFT係数等を
上述同様に適応的なビット割り当てで量子化していた。
この時の量子化処理としては、信号の個々の独立したサ
ンプル値を量子化するスカラー量子化や上記ベクトル量
子化により各係数の量子化が施されて処理されていた。
ここで、上述のようなスカラー量子化は、各ワード間の
相関を除去できるが、各ワードを例えば2ビット長程度
の低ビットレートで量子化するような場合には量子化歪
みが大きくなる。これに対し、上記ベクトル量子化は、
少ないビット数であっても量子化歪みが少なく、かつ各
ワード間の相関を大幅に除去できるので量子化効率が高
いものとなっている。In addition, for example, in transform coding such as the above-described adaptive transform coding (ATC), a signal on the time axis is converted into, for example, a discrete cosine transform (DC
T), Fast Fourier Transform (FFT) or Discrete Fourier Transform (DFT), etc., and then perform band division. The DCT coefficient, FFT coefficient, DFT coefficient, etc. of each of these divided bands are calculated as described above. It was quantized by adaptive bit allocation.
As the quantization processing at this time, each coefficient is quantized by the scalar quantization for quantizing each independent sample value of the signal or the above-described vector quantization, and is processed.
Here, the scalar quantization as described above can remove the correlation between words, but when each word is quantized at a low bit rate of, for example, about 2 bits, quantization distortion increases. In contrast, the vector quantization is
Even with a small number of bits, the quantization distortion is small and the correlation between words can be largely removed, so that the quantization efficiency is high.
しかし、このベクトル量子化においても、未だ量子化
効率が充分高いとは言えず、更に高効率の量子化が望ま
れている。However, even in this vector quantization, the quantization efficiency cannot be said to be sufficiently high yet, and a higher efficiency quantization is desired.
そこで、本発明は、このような課題を解決すべくなさ
れたものであり、より高効率の量子化を行うことができ
る量子化装置及び量子化方法の提供を目的とするもので
ある。The present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide a quantization device and a quantization method that can perform quantization with higher efficiency.
本発明の量子化装置は、上述の目的を達成するために
提案されたものであり、入力信号についての時間軸及び
時間軸に直交する軸の2次元データ配列より成るマトリ
クスを生成出力するマトリクス出力手段と、複数のコー
ドマトリクス及びこれらのコードマトリクスの識別コー
ドが設けられたコードブックから、上記生成された時間
軸及び時間軸に直交する軸の2次元データ配列より成る
マトリクスに最も類似したコードマトリクスを選択し
て、その識別コードを出力するマトリクス量子化器とを
有して成るものである。A quantization device according to the present invention has been proposed to achieve the above object, and generates and outputs a matrix composed of a two-dimensional data array of a time axis and an axis orthogonal to the time axis for an input signal. Means and a code matrix most similar to a matrix consisting of a two-dimensional data array of a time axis and an axis orthogonal to the time axis generated from a code book provided with a plurality of code matrices and identification codes of the code matrices. And a matrix quantizer for outputting the identification code.
また、本発明の量子化方法は、入力信号についての時
間軸及び時間軸に直交する軸の2次元データ配列よりな
るマトリクスを生成し、複数のコードマトリクス及びこ
れらのコードマトリクスの識別コードが設けられたコー
ドブックから、上記生成された時間軸及び時間軸に直交
する軸の2次元データ配列より成るマトリクスに最も類
似したコードマトリクスを選択するようにしたものであ
る。Further, the quantization method of the present invention generates a matrix consisting of a two-dimensional data array of a time axis and an axis orthogonal to the time axis for an input signal, and is provided with a plurality of code matrices and identification codes of these code matrices. A code matrix most similar to a matrix composed of a two-dimensional data array of the generated time axis and an axis orthogonal to the time axis is selected from the generated codebook.
なお、上記周波数軸は、より広義の時間軸に対して直
交する軸のことを意味し、例えばアダマール変換による
シーケンシー(sequency)軸等も含むものである。The frequency axis means an axis orthogonal to the time axis in a broader sense, and includes, for example, a sequence axis by Hadamard transform.
本発明によれば、入力信号についての時間軸及び周波
数軸の2次元データ配列より成るマトリクスに最も類似
したコードマトリクスの識別コードを得ている。そのた
め、入力信号の時間軸及び周波数軸での相関を除去する
ことができる。According to the present invention, an identification code of a code matrix most similar to a matrix composed of a two-dimensional data array of a time axis and a frequency axis for an input signal is obtained. Therefore, it is possible to remove the correlation of the input signal on the time axis and the frequency axis.
以下、本発明を適用した実施例について図面を参照し
ながら説明する。Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
第1図に本発明の一実施例装置の概略構成を示す。な
お、この第1図の量子化装置は、例えば前述した第10図
の帯域分割符号化を行う装置の各量子化器1341〜134nに
適用して好ましいものである。FIG. 1 shows a schematic configuration of an apparatus according to an embodiment of the present invention. The quantizing apparatus shown in FIG. 1 is preferably applied to, for example, each of the quantizers 134 1 to 134 n of the apparatus for performing the band division coding shown in FIG.
この第1図の装置において、入力端子1からの音声等
の入力信号は、例えばQMF(quadrature mirror filte
r)等で構成された上記入力信号についての時間軸及び
時間軸に対して直交する軸の2次元データ配列より成る
マトリクスを出力するマトリクス出力手段であるフィル
タバンク10に供給される。すなわち、このフィルタバン
ク10は、上記入力信号を複数(nチャンネル)の周波数
帯域に分割し、これらの帯域分割された信号の時間波形
と、この時間波形の時間軸と直交する軸の時間波形(隣
接する帯域の同時刻の各チャンネルの時間波形)とを2
次元的なデータ配列のマトリクスとして出力している。
この出力マトリクスは、後述するフローティング処理を
施された後に、マトリクス量子化器13に供給される。こ
のマトリクス量子化器13には、予め複数のコードマトリ
クス及びこれらのコードマトリクスの識別コードが設け
られたコードブックを有し、上記フィルタバンク10から
の出力マトリクスに最も類似したコードマトリクスを選
択してその識別コードを出力するものである。このよう
にして選択された識別コードが出力端子2から出力され
るようになっている。In the apparatus shown in FIG. 1, an input signal such as sound from the input terminal 1 is, for example, QMF (quadrature mirror filter).
r), the input signal is supplied to a filter bank 10 which is a matrix output means for outputting a matrix composed of a two-dimensional data array of a time axis and an axis orthogonal to the time axis for the input signal. That is, the filter bank 10 divides the input signal into a plurality of (n-channel) frequency bands, and outputs a time waveform of these band-divided signals and a time waveform (axis) orthogonal to the time axis of the time waveform. Time waveform of each channel at the same time in adjacent bands)
It is output as a matrix of a dimensional data array.
This output matrix is supplied to the matrix quantizer 13 after being subjected to a floating process described later. The matrix quantizer 13 has a code book in which a plurality of code matrices and identification codes of these code matrices are provided in advance, and selects a code matrix most similar to the output matrix from the filter bank 10 to select The identification code is output. The identification code selected in this way is output from the output terminal 2.
本実施例装置において、入力信号は、例えばサンプリ
ング周波数fs=32kHzでサンプリングされ、上記フィル
タバンク10で例えばn=4チャンネルすなわち分割数4
でバンド幅0〜15kHzが帯域分割されるとする。この場
合の各バンドの周波数範囲は0〜4kHz,4〜8kHz,8〜12kH
z,12〜15kHzとなる。In the present embodiment, the input signal is sampled at, for example, a sampling frequency fs = 32 kHz, and the filter bank 10 has, for example, n = 4 channels, that is, a division number of 4
It is assumed that a bandwidth of 0 to 15 kHz is divided. In this case, the frequency range of each band is 0 to 4 kHz, 4 to 8 kHz, 8 to 12 kHz.
z, 12 to 15 kHz.
この時の出力マトリクスは、第2図に示すような4チ
ャンネルの各バンドの波形の各チャンネルについての時
間軸方向のk個のサンプルのサンプル列をk次元の列ベ
クトル(ベクトルの要素がk個、例えばk=4個)と
し、これらを4チャンネル分まとめて(k×4)のマト
リクスを作製する。kが4の場合には第3図に示すよう
な(4×4)のマトリクスが得られる。これは各バンド
となる各チャンネルの同時刻における上記4次元の行ベ
クトルのデータをk行分(例えば4行分)まとめられた
ものと見ることもできる。すなわち、第3図の具体例に
おいては、第2図の各チャンネルの時間波形の4個の各
サンプリングデータSをチャンネル方向に集めた各サン
プリングデータS11〜S41,S12〜S42,S13〜S43,S14〜S44
の行ベクトルの4行で、あるいは各サンプリングデータ
S11〜S14,S21〜S24,S31〜S34,S41〜S44の列ベクトルの
4列で構成された2次元データ配列(行列、マトリク
ス)となっている。The output matrix at this time is a k-dimensional column vector (the number of vector elements is k) in which the sample sequence of k samples in the time axis direction for each channel of the waveform of each band of four channels as shown in FIG. , For example, k = 4), and these are combined for four channels to produce a (k × 4) matrix. When k is 4, a (4 × 4) matrix as shown in FIG. 3 is obtained. This can be regarded as data of k rows (for example, 4 rows) of the four-dimensional row vector data at the same time of each channel forming each band. That is, in the example of FIG. 3, the sampling data S 11 to S 41 were collected each sampling data S 4 pieces of time waveform of each channel of the second view in the channel direction, S 12 to S 42, S 13 ~S 43, S 14 ~S 44
4 rows of each row vector or each sampling data
S 11 ~S 14, S 21 ~S 24, S 31 ~S 34, S 41 2 -dimensional data sequence composed of 4 rows of column vector to S 44 (matrix, matrix) has become.
次に、上述のような出力マトリクスとされる各データ
にフローティング処理が施される。すなわち、上記4チ
ャンネルの各帯域に分割された各データは、実効値算出
回路111〜114にそれぞれ送られ、これらの実効値算出回
路111〜114では、実効値計算すなわち一般のRMS計算が
行われる。Next, floating processing is performed on each data set as the output matrix as described above. That is, each data divided into each band of the four channels are respectively transmitted to the effective value calculating circuit 11 1 to 11 4, the these effective value calculating circuit 11 1 to 11 4, the effective value calculating i.e. general RMS A calculation is made.
このようなRMS計算で求められた実効値がフローティ
ング係数となり、このフローティング係数がフローティ
ング係数量子化器14に送られている。 The effective value obtained by such an RMS calculation becomes a floating coefficient, and the floating coefficient is sent to the floating coefficient quantizer.
このフローティング係数量子化器14では、複数のフロ
ーティング係数を1ブロックとし、この1ブロックを1
つのベクトルとして量子化するベクトル量子化が施され
る。ここで、当該フローティング係数量子化器14には、
インデックス(ベクトル量子化の識別コード)に対応付
けられたコードベクトル(代表ベクトル)が記録されて
いるメモリのコードブックがあり、上記フローティング
係数のベクトルとメモリされているコードベクトルとが
例えば距離計算等により比較され、一番距離の近い(一
番類似している)コードベクトルが見出され、そのコー
ドベクトルと対応するインデックスが読み出されてい
る。当該フローティング係数量子化器14からは、上記イ
ンデックスと、該インデックスに対応するコードベクト
ルが出力されており、上記インデックスは前述の第10図
に示したような補助情報として端子3から出力される。
また、上記フローティング係数のベクトルと対応する上
記コードベクトルは、除算器121〜12nに送られている。In the floating coefficient quantizer 14, a plurality of floating coefficients are defined as one block, and the one block is defined as one block.
Vector quantization for quantizing as one vector is performed. Here, the floating coefficient quantizer 14 includes:
There is a code book in a memory in which a code vector (representative vector) associated with an index (identification code of vector quantization) is recorded. The vector of the floating coefficient and the stored code vector are, for example, distance calculation or the like. , The closest (similar) code vector is found, and the index corresponding to that code vector is read. The index and the code vector corresponding to the index are output from the floating coefficient quantizer 14, and the index is output from the terminal 3 as auxiliary information as shown in FIG.
Further, the code vector corresponding to the vector of the floating coefficients is fed to the divider 12 1 to 12 n.
この除算器121〜12nには、フィルタバンク10からの分
割された各チャンネルのデータが供給されており、該除
算器121〜12nでこれらの各チャンネルのデータと上記フ
ローティング係数のベクトルと対応するコードベクトル
の各データとの除算演算が行われることで、各チャンネ
ルのデータのフローティング処理が施されることにな
る。このようにしてフローティング処理が施された各チ
ャンネルのデータから成るマトリクスは上記マトリクス
量子化器13に送られる。The divider 12 1 to 12 n, the vector of the divided and data of each channel is supplied with, for each channel of at該除adder 12 1 to 12 n data and the floating coefficient from the filter bank 10 Is performed with each data of the corresponding code vector, thereby performing floating processing of the data of each channel. The matrix composed of the data of each channel subjected to the floating process in this way is sent to the matrix quantizer 13.
上記マトリクス量子化器13は、上述したように、複数
のコードマトリクス及び識別コードが設けられたコード
ブックを有している。このマトリクス量子化器13は、上
記フローティング処理が施されて送られてきた入力マト
リクスと上記コードマトリクスとを比較すること、例え
ば距離計算すること等により、この入力マトリクスに最
も近い(類似した)コードマトリクスを選択して、その
コードマトリクスに対応する識別コードを出力する。こ
のとき、後述するような適応的なビット配分が行われる
ようにマトリクス量子化を施してもよい。As described above, the matrix quantizer 13 has a code book provided with a plurality of code matrices and identification codes. The matrix quantizer 13 compares the input matrix which has been subjected to the floating processing with the input matrix and the code matrix, for example, by calculating a distance, thereby obtaining a code closest to (similar to) the input matrix. A matrix is selected, and an identification code corresponding to the code matrix is output. At this time, matrix quantization may be performed so that adaptive bit allocation as described later is performed.
すなわち、第1図の各チャンネルの信号について、上
記kサンプル毎に求められたRMS値に応じて、各チャン
ネルに対してビット配分(ビットアロケーション)を変
えること、いわゆる適応的ビット割り当てが行われる。
この場合、第3図のマトリクス内の各列ベクトル毎のビ
ット配分がマトリクス毎に変化することになる。このよ
うなビット配分が変化し得るベクトルから成るマトリク
スの量子化の具体例については、後述の第2実施例の説
明において詳述する。That is, with respect to the signal of each channel in FIG. 1, the bit allocation (bit allocation) is changed for each channel according to the RMS value obtained for each of the k samples, that is, adaptive bit allocation is performed.
In this case, the bit allocation for each column vector in the matrix of FIG. 3 changes for each matrix. A specific example of such a quantization of a matrix composed of vectors whose bit allocation can change will be described in detail in the description of a second embodiment described later.
上述したようなことから、本実施例装置においては、
入力信号についての時間軸及び時間軸に対して直交する
軸の2次元データ配列より成るマトリクスの量子化を行
っているため、入力信号の時間軸上の変化における依存
性が除去でき、かつ各チャンネル間の相関も除去するこ
とができる効率的な量子化が可能となる。また、適応的
なビット割り当てを行うことでさらに量子化効率を上げ
ることができる。From the above, in the present embodiment,
Since the quantization of the matrix consisting of the time axis of the input signal and the two-dimensional data array on the axis orthogonal to the time axis is performed, the dependency on the change on the time axis of the input signal can be removed, and each channel can be removed. Efficient quantization that can also remove the correlation between them becomes possible. Further, the quantization efficiency can be further increased by performing adaptive bit allocation.
次に本発明の第2の実施例として、本発明にかかる量
子化装置を、変換符号化すなわち、例えば前述した適応
変換符号化のように直交変換を行った結果の係数(FFT
係数,DCT係数等)の量子化の際に適用する場合について
説明する。Next, as a second embodiment of the present invention, the quantization apparatus according to the present invention performs transform coding, that is, coefficients (FFT) obtained by performing orthogonal transform as in the above-described adaptive transform coding.
A description will be given of a case where the present invention is applied to quantization of coefficients, DCT coefficients, and the like.
すなわち、この第2の実施例においては、時間軸上の
入力信号が例えば高速フーリエ変換(FFT)処理されたF
FT係数を時間軸方向に複数群まとめて、2次元的に配列
してマトリクスとし、このマトリクスに対して前述同様
のマトリクス量子化処理を施すものである。That is, in the second embodiment, the input signal on the time axis is, for example, FFT processed by the fast Fourier transform (FFT).
A plurality of FT coefficients are grouped in the time axis direction and arranged two-dimensionally to form a matrix, and this matrix is subjected to the same matrix quantization processing as described above.
ここで、第4図〜第6図を用いて、この第2の実施例
における2次元データ配列のマトリクスについて一例を
挙げて説明する。Here, the matrix of the two-dimensional data array in the second embodiment will be described with reference to FIGS. 4 to 6.
第4図に示すような時間軸上の音声信号等を、例えば
期間A,B,Cで分割し、その各期間A,B,Cの音声信号を周波
数軸(一般に時間軸に直交する軸)のデータに変換し
て、それぞれの期間A,B,Cの周波数スペクトルデータを
時間軸と共に第5図に示す。本実施例では、例えば第6
図に示すように、第5図の期間A,B,Cの周波数軸上のそ
れぞれ曲線で囲んだ4データのデータ群a1〜a4,b1〜b4,
c1〜c4等をそれぞれ行ベクトルとし、これらの行ベクト
ルを時間軸方向に例えば3個(3行)まとめて、(4×
3)の2次元データ配列のマトリクス(行列)を構成し
ている。これは、見方を変えれば、時間軸方向のデータ
群a1〜c1,a2〜c2,a3〜c3,a4〜c4をそれぞれ列ベクトル
として、この列ベクトルを周波数軸方向に4個(4列)
まとめて、2次元データ配列のマトリクス(4×3のデ
ータ)とすることにもなる。An audio signal or the like on the time axis as shown in FIG. 4 is divided into, for example, periods A, B, and C, and the audio signal in each of the periods A, B, and C is divided into frequency axes (an axis that is generally orthogonal to the time axis). FIG. 5 shows the frequency spectrum data of each of the periods A, B, and C together with the time axis. In the present embodiment, for example, the sixth
As shown in the figure, four data groups a 1 to a 4 , b 1 to b 4 , each of which is surrounded by a curve on the frequency axis for periods A, B, and C in FIG.
Each of c 1 to c 4 and the like is defined as a row vector, and these row vectors are grouped together in the time axis direction, for example, three (3 rows), and (4 ×
3) constitutes a two-dimensional data array matrix. In other words, from a different perspective, the data groups a 1 to c 1 , a 2 to c 2 , a 3 to c 3 , and a 4 to c 4 in the time axis direction are column vectors, and this column vector is 4 pieces (4 rows)
Collectively, a two-dimensional data array matrix (4 × 3 data) is obtained.
以下、2次元データ配列のマトリクスの周波数軸、す
なわち一般的には時間軸に直交する軸を、例えば上述の
ようにFFT係数とした場合のマトリクス量子化処理の動
作を、具体的な例を交えて説明する。Hereinafter, the operation of the matrix quantization process when the frequency axis of the matrix of the two-dimensional data array, that is, the axis that is generally orthogonal to the time axis is, for example, an FFT coefficient as described above will be described with specific examples. Will be explained.
音声信号等の入力信号を例えばサンプリング周波数fs
=32kHzでサンプリングして得られるサンプルデータの
所定数毎に、例えば1024点毎に区分して、高速フーリエ
変換(FFT)処理を施すことで、0〜16kHzの間に512点
のFFT係数が求められる。ここで、該FFT係数(複素数)
を次の(2)式及び(3)式を用いて振幅及び位相デー
タに直す。すなわち、 Amp=(Re2+Im2)1/2 ‥‥‥‥‥(2) θ=tan-1(Im/Re) ‥‥‥‥‥(3) ただし、上記Ampは振幅、Reは実数、Imは虚数、θは位
相を示す。このように、上記FFT係数が第2式及び第3
式で振幅及び位相データに直されることで、0〜16kHz
までに31.25Hz間隔のスペクトルが求められる。このよ
うにして求められたスペクトルを複数の帯域に分割す
る。例えば、第7図に示すように人間の聴覚特性を考慮
して0〜16kHzを24バンドに分けるいわゆる臨界帯域幅
(クリティカルバンド)に近い各バンド毎のグループに
分ける。このようにしてクリティカルバンドで分割され
た各データを2次元データ配列のマトリクスと成して量
子化を行う。Input signals such as audio signals are converted to sampling frequency fs
= Frequency Fourier Transform (FFT) processing is performed for every predetermined number of sample data obtained by sampling at 32 kHz, for example, for every 1024 points, and 512 points of FFT coefficients are obtained between 0 and 16 kHz. Can be Here, the FFT coefficient (complex number)
Is converted into amplitude and phase data using the following equations (2) and (3). That is, Amp = (Re 2 + Im 2 ) 1/2 ‥‥‥‥‥ (2) θ = tan −1 (Im / Re) ‥‥‥‥‥ (3) where Amp is amplitude, Re is a real number, Im indicates an imaginary number and θ indicates a phase. As described above, the FFT coefficient is calculated by the second equation and the third equation.
By converting to amplitude and phase data by the formula, 0 to 16 kHz
By then, spectra at 31.25 Hz intervals are required. The spectrum obtained in this way is divided into a plurality of bands. For example, as shown in FIG. 7, in consideration of human auditory characteristics, 0 to 16 kHz is divided into 24 bands, each of which is close to a so-called critical bandwidth (critical band). Each piece of data thus divided by the critical band is formed into a matrix of a two-dimensional data array and quantization is performed.
このとき、上記分割された各バンドのデータについ
て、例えば、前述の第1図のようにフローティング処理
を行う。このフローティング処理のフローティング係数
は、入力信号の例えばパワー等を考慮して求められるも
のであり、或いは、人間の聴覚特性の1つである強い信
号の存在によって周波数的にその近傍にある弱い雑音は
マスクされ妨害効果が減少するいわゆるマスキング等を
考慮して求められるものである。すなわち、例えば、FF
Tスペクトルの包絡或いは各バンドの平均レベルを量子
化したものをフローティング係数として用い、このフロ
ーティング係数で上述の各バンド毎のFFT係数を割り込
むフローティング処理を施す。At this time, floating processing is performed on the data of each of the divided bands, for example, as shown in FIG. The floating coefficient of this floating process is determined in consideration of, for example, the power of the input signal, or the presence of a strong signal, which is one of the human auditory characteristics, causes weak noise in the vicinity of the signal to be weak. It is required in consideration of so-called masking or the like, which is masked and the interference effect is reduced. That is, for example, FF
The T-spectrum envelope or the quantized average level of each band is used as a floating coefficient, and the above-described floating coefficient is used to perform the above-described floating processing for interrupting the FFT coefficient of each band.
次に、マトリクス量子化処理として、上述のようにし
てフローティング処理が施された各帯域のFFT係数を、
時間軸方向に並べて2次元データ配列のマトリクスと
し、このマトリクスを前述の第1図と同様にマトリクス
量子化する。すなわち、例えば第8図に示すように、上
記31.25Hz間隔の各FFT係数、例えばF11,F21,F31,F41か
ら成る行ベクトルが、 1024×(1/32k)=32〔ms〕 の32ms毎に得られ、これらの行ベクトルの3行、例えば
FFT係数F11〜F41より成る行ベクトルL1、F12〜F42の行
ベクトルL2、F13〜F43の行ベクトルL3がまとめられて
(4×3)のマトリクス(行列)とされる。このマトリ
クスがマトリクス量子化器に入力されて、予めコードブ
ックに蓄えられた複数のコードマトリクス(代表マトリ
クス)との類似度、例えば距離が計算され、入力マトリ
クスに最も類似した(近距離の)コードマトリクスに対
応するインデックス(識別コード)が出力されるわけで
ある。なお、上述のクリティカルバンドは、高域でのバ
ンド幅が広いため、この高域では複数マトリクスとする
必要がある。Next, as a matrix quantization process, the FFT coefficient of each band subjected to the floating process as described above,
A two-dimensional data array matrix is arranged in the time axis direction, and this matrix is subjected to matrix quantization in the same manner as in FIG. That is, as shown in FIG. 8, for example, a row vector composed of the FFT coefficients at the intervals of 31.25 Hz, for example, F 11 , F 21 , F 31 , and F 41 is 1024 × (1 / 32k) = 32 [ms] Are obtained every 32 ms, and three rows of these row vectors, for example,
FFT coefficients F 11 to F row vector L 1 made of 41, F 12 to F row vector L 2 of 42, F 13 row vector L 3 of to F 43 is summarized as a matrix (matrix) of (4 × 3) Is done. This matrix is input to a matrix quantizer, and the similarity with a plurality of code matrices (representative matrices) stored in a code book in advance, for example, the distance, is calculated. An index (identification code) corresponding to the matrix is output. Note that the critical band described above has a wide bandwidth in a high frequency range, and thus it is necessary to form a plurality of matrices in this high frequency range.
ここで、上述のような時間軸と周波数軸でのマトリク
スに前述の適応的なビット割り当てを適用する場合の例
について説明する。Here, an example in which the above-described adaptive bit allocation is applied to the matrix on the time axis and the frequency axis as described above will be described.
この適応的なビット割り当てを行う場合には、第7図
のような周波数軸方向に複数分割されて得られる各バン
ド毎の割り当てビット数を、入力信号に応じて例えば前
述した各バンド毎のパワー平均をとることで決めてい
る。このとき、各行ベクトルの間隔は、上述したように
32msと広いため、入力信号の変化が大きい場合には、各
バンド毎の割り当てビット数が変化していることがあ
り、同じマトリクス内でも各行ベクトルの割り当てビッ
ト数が異なることがあり得る。In the case of performing this adaptive bit allocation, the number of bits allocated to each band obtained by dividing a plurality of bands in the frequency axis direction as shown in FIG. We decide by taking the average. At this time, the interval between each row vector is
Since the width is as large as 32 ms, when the change of the input signal is large, the number of bits assigned to each band may change, and the number of bits assigned to each row vector may differ even in the same matrix.
例えば、第8図に示す各FFT係数F11〜F43から成るマ
トリクス、すなわち4ワードの係数から成る行ベクトル
を3行まとめたマトリクスにおいて、各係数を例えば1
ワード16ビットとし、上記マトリクス量子化を行う際
に、各行ベクトルに適応的に割り当てられるビット数の
具体例として、上記行ベクトルL1の各ワードに例えば1
ビットが、行ベクトルL2の各ワードに2ビットが、行ベ
クトルL3の各ワードに3ビットが割り当てられるとす
る。For example, in the matrix shown in FIG. 8 consisting of the FFT coefficients F 11 to F 43 , that is, a matrix in which three rows of row vectors each consisting of 4-word coefficients are grouped, for example, each coefficient is represented by 1
As a specific example of the number of bits adaptively allocated to each row vector when performing the above-described matrix quantization, one word is used for each word of the row vector L1.
Bit, 2 bits to each word of the row vector L 2 is a 3-bit to each word of the row vector L 3 is assigned.
このようなビット割り当てに応じたマトリクス量子化
は、第9図に示すような回路構成で実現することができ
る。この第9図において、入力端子41には、上記各16ビ
ットのFFT係数の12ワード(4×3ワード)より成る入
力マトリクスが入力され、第1のマトリクス量子化(M
Q)回路42に供給される。このマトリクス量子化器42で
は、上記入力マトリクス(12ワード)を1ワード当たり
1ビットで表現するような、すなわち12ビットのインデ
ックスを出力するようなマトリクス量子化が行われる。
これにより、当該マトリクス量子化器42からは、上記入
力マトリクスと最も類似したコードマトリクスに対応し
た12ビットの識別コードが得られ、出力コードCAとして
出力端子47から出力される。また、上記マトリクス量子
化器42からのコードマトリクスと上記入力マトリクス
は、減算器43で減算処理されることで、12(=4×3)
ワードの量子化誤差が得られる。この量子化誤差のう
ち、上記行ベクトルL1に対応する量子化誤差ベクトルが
除かれ、上記中段及び下段の行ベクトルL2及びL3にそれ
ぞれ対応する8(=4×2)ワードの量子化誤差マトリ
クスemが、マトリクス量子化器44と減算器45とにそれぞ
れ送られる。該マトリクス量子化器44では、上記入力マ
トリクス(4×2=8ワード)を1ワード当たり1ビッ
トで、すなわち8ビットで表現するようなマトリクス量
子化が行われことで、当該マトリクス量子化器44からは
8ビットの識別コードが得られ、この識別コードが出力
コードCBとして端子48から出力される。また、このマト
リクス量子化器44からのコードマトリクスは減算器45に
送られ、当該減算器45では上記量子化誤差マトリクスem
とコードマトリクスとの減算を行い、量子化誤差が得ら
れる。該量子化誤差がベクトル量子化(VQ)器46に送ら
れる。ただし、この時、当該量子化誤差からは上記中段
行ベクトルL2に対応する量子化誤差ベクトルが取り除か
れ、上記ベクトル量子化器46には行ベクトルL3に対応す
る量子化誤差ベクトルデータevが送られる。したがっ
て、当該ベクトル量子化器46ではこのベクトルデータev
のベクトル量子化が施されてベクトルデータevに対応す
るコードベクトルのインデックスが得られ、このインデ
ックスが出力コードCCとして出力端子49から出力され
る。Matrix quantization according to such bit allocation can be realized with a circuit configuration as shown in FIG. In FIG. 9, an input matrix consisting of 12 words (4 × 3 words) of the 16-bit FFT coefficient is input to an input terminal 41, and a first matrix quantization (M
Q) Supplied to the circuit 42. The matrix quantizer 42 performs matrix quantization such that the input matrix (12 words) is represented by one bit per word, that is, a 12-bit index is output.
Thus, from the matrix quantizer 42, the identification code of 12 bits corresponding to the most similar code matrix and the input matrix is obtained and outputted from the output terminal 47 as an output code C A. Further, the code matrix from the matrix quantizer 42 and the input matrix are subjected to subtraction processing by the subtractor 43 to obtain 12 (= 4 × 3).
A word quantization error is obtained. Of the quantization error, the row quantization error vector corresponding to the vector L 1 is removed, the respective middle and lower row vector L 2 and L 3 corresponding 8 (= 4 × 2) words quantization The error matrix em is sent to the matrix quantizer 44 and the subtractor 45, respectively. In the matrix quantizer 44, the input matrix (4 × 2 = 8 words) is subjected to matrix quantization such that it is expressed by one bit per word, that is, by eight bits. 8-bit identification code is obtained from the identification code is outputted from the terminal 48 as an output code C B. The code matrix from the matrix quantizer 44 is sent to a subtractor 45, where the quantization error matrix em
And a code matrix are subtracted to obtain a quantization error. The quantization error is sent to a vector quantization (VQ) unit 46. However, this time, from the quantization error quantization error vector corresponding to the middle row vector L 2 is removed, the above-mentioned vector quantizer 46 quantization error vector data ev corresponding to the row vector L 3 is Sent. Therefore, the vector data ev
Index of codevector vector quantization corresponds to the decorated with with vector data ev is obtained, this index is output from an output terminal 49 as an output code C C.
上述のようなマトリクス量子化処理を行うことで、各
行ベクトルに適応的なビット割り当てを行うことが可能
となる。すなわち、上記各出力コードCA〜CCを上述のマ
トリクス量子化処理とは逆の処理を施すことで、入力マ
トリクスの行ベクトルL1の各ワードには1ビットが割り
当てられ、行ベクトルL2の各ワードには2ビットが、行
ベクトルL3の各ワードには3ビットが、それぞれ割り当
てられることになる。By performing the matrix quantization processing as described above, it is possible to perform adaptive bit allocation to each row vector. That is, the respective output code C A -C C The matrix quantization process described above by performing reverse processing, 1 bit for each word of the input matrix row vector L 1 is assigned, a row vector L 2 each word of 2 bits, 3 bits to each word of the row vector L 3 is, to be allocated respectively.
これは、上記第1の実施例のように、列ベクトルの複
数列で構成されるマトリクスを列毎のビット配分を変え
てベクトル量子化する場合も、同様に行える。This can be similarly performed when the matrix composed of a plurality of columns of the column vector is vector-quantized by changing the bit allocation for each column as in the first embodiment.
上述のように、例えば直交変換を行う適応変換符号化
等に本実施例の量子化装置を用いれば、周波数軸上に於
ける隣接スペクトル間の相関を除去するのみでなく、時
間軸上の変化における(ノンリニアな)依存性も除去で
きるため、データの効率的な量子化を行うことができ
る。また、適応的なビット割り当てを行うこともできる
ため、更に効率を高めることも可能となる。As described above, if the quantization apparatus according to the present embodiment is used for adaptive transform coding or the like that performs orthogonal transform, for example, it is possible to not only remove the correlation between adjacent spectra on the frequency axis, but also change the time axis. (Non-linear) dependence can be removed, so that efficient quantization of data can be performed. In addition, since adaptive bit allocation can be performed, efficiency can be further improved.
また、上述の帯域分割符号化及び適応変換符号化に本
実施例装置を適用する場合に、効率良く適応的なビット
割り当てを行うために次のような分析窓可変長処理を行
うことが好ましい。すなわち、マトリクス量子化処理の
際に、上述したようなマトリクス内の各ワード毎の適応
的なビット割り当ての他に、マトリクスのデータを取り
出すウインドウ(分析窓)を可変長とする処理を行うこ
とで、より効率的な量子化を行うことができる。When the present embodiment is applied to the above-described band division coding and adaptive transform coding, it is preferable to perform the following analysis window variable length processing in order to efficiently and adaptively allocate bits. That is, at the time of matrix quantization processing, in addition to the above-described adaptive bit allocation for each word in the matrix, by performing processing of changing the window (analysis window) from which the data of the matrix is extracted to a variable length. , More efficient quantization can be performed.
例えば、入力信号のブロック(分析窓で取り出される
信号ブロック)毎のエネルギを計算し、隣接するブロッ
ク間でのエネルギ差が大の時は過渡部として別々の分析
ブロックとし、エネルギ差が小の時は定常部として例え
ば2つのブロックをまとめて1つの分析ブロックとして
処理する。ここで、可変長とされる分析窓長としては、
2種類かそれ以上の分析窓(時間窓)を用い、この分析
窓を分離/結合することで分析窓長(時間窓長)を可変
とすることができる。例えば、定常部では時間分解能を
下げ、或いは周波数分解能を上げる。また、過渡部では
逆に時間分解能を上げ、或いは周波数分解能を下げる。
その結果、信号の特性にダイナミックに適応した分析す
なわちビット割り当てが行える。For example, calculate the energy for each block of the input signal (signal block taken out in the analysis window), and when the energy difference between adjacent blocks is large, use a separate analysis block as a transient part, and when the energy difference is small, Treats, for example, two blocks together as one analysis block as a stationary part. Here, as the analysis window length which is a variable length,
By using two or more types of analysis windows (time windows) and separating / combining the analysis windows, the analysis window length (time window length) can be made variable. For example, in the stationary part, the time resolution is reduced or the frequency resolution is increased. In the transition section, the time resolution is increased or the frequency resolution is decreased.
As a result, analysis, that is, bit allocation, which is dynamically adapted to signal characteristics can be performed.
例えば、帯域分割符号化においては、信号の過渡部で
は多チャンネルの各分割帯域(サブバンド)出力を合成
すなわちバンド幅を広げ、時間応答を短く(素早く)す
ることで、効率の良いビット割り当てが可能となる。ま
た、適応変換符号化においては、信号の過渡部では時間
窓を短くし、定常部では該時間窓を長くすることで信号
の性質に合ったビット割り当てが可能となる。For example, in band division coding, in the transient part of a signal, the output of each divided band (sub-band) of multiple channels is synthesized, that is, the bandwidth is widened, and the time response is shortened (quickly), so that efficient bit allocation is achieved. It becomes possible. Also, in adaptive transform coding, by assigning a shorter time window in the transient part of the signal and increasing the time window in the stationary part, it becomes possible to allocate bits in accordance with the characteristics of the signal.
本発明の量子化装置及び量子化方法においては、入力
データについての時間軸及び時間軸に直交する軸の2次
元データ配列よりなるマトリクスを量子化しているた
め、時間軸上の信号の時間変化における依存性を除去で
きるのみでなく、周波数軸等の時間軸に対して直交する
軸の相関も除去でき、効率の高い量子化を行うことがで
きる。In the quantization device and the quantization method of the present invention, since the matrix composed of the two-dimensional data array on the time axis and the axis orthogonal to the time axis for the input data is quantized, the time variation of the signal on the time axis is Not only can the dependency be removed, but also the correlation of the axis orthogonal to the time axis such as the frequency axis can be removed, and highly efficient quantization can be performed.
したがって、この量子化装置及び量子化方法を各種高
能率符号化技術に適用することで、より高能率の符号化
を実現することが可能となる。Therefore, by applying the quantization apparatus and the quantization method to various high-efficiency coding techniques, it is possible to realize higher-efficiency coding.
第1図は本発明の一実施例の量子化装置の概略構成を示
すブロック回路図、第2図はチャンネル毎の入力信号波
形を示す波形図、第3図は一実施例の2次元データ配列
のマトリクスを示す図、第4図は音声信号波形を示す波
形図、第5図は周波数スペクトルを示す図、第6図は第
5図の例の2次元データ配列のマトリクスを示す図、第
7図はクリティカルバンドを示す図、第8図は他の実施
例の2次元データ配列のマトリクスを示す図、第9図は
他の実施例の適応的ビット割り当てのための構成を示す
ブロック回路図、第10図は帯域分割符号化を行う装置の
概略構成を示すブロック回路図である。 10……フィルタバンク 111〜114……実効値算出回路 121〜124……除算器 13,42,44……マトリクス量子化器 14……フローティング係数量子化器 46……ベクトル量子化器 43,45……減算器FIG. 1 is a block circuit diagram showing a schematic configuration of a quantization device according to one embodiment of the present invention, FIG. 2 is a waveform diagram showing an input signal waveform for each channel, and FIG. 3 is a two-dimensional data array of one embodiment. FIG. 4 is a waveform diagram showing an audio signal waveform, FIG. 5 is a diagram showing a frequency spectrum, FIG. 6 is a diagram showing a matrix of a two-dimensional data array of the example of FIG. 5, and FIG. FIG. 8 is a diagram showing a critical band, FIG. 8 is a diagram showing a matrix of a two-dimensional data array of another embodiment, FIG. 9 is a block circuit diagram showing a configuration for adaptive bit allocation of another embodiment, FIG. 10 is a block circuit diagram showing a schematic configuration of an apparatus for performing band division coding. 10 ... Filter bank 11 1 to 11 4 ... Effective value calculation circuit 12 1 to 12 4 ... Divider 13,42,44 ... Matrix quantizer 14 ... Floating coefficient quantizer 46 ... Vector quantization Unit 43,45 …… Subtractor
フロントページの続き (72)発明者 赤桐 健三 東京都品川区北品川6丁目7番35号 ソ ニー株式会社内 (72)発明者 藤原 義仁 東京都品川区北品川6丁目7番35号 ソ ニー株式会社内 (56)参考文献 特開 昭62−139089(JP,A) 特開 平1−158496(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) H03M 7/30 Continuation of the front page (72) Inventor Kenzo Akagiri 6-7-35 Kita-Shinagawa, Shinagawa-ku, Tokyo Sony Corporation (72) Inventor Yoshihito Fujiwara 6-35, Kita-Shinagawa, Shinagawa-ku, Tokyo Sony Stock In-house (56) References JP-A-62-139089 (JP, A) JP-A-1-158496 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) H03M 7/30
Claims (2)
交する軸の2次元データ配列より成るマトリクスを生成
出力するマトリクス出力手段と、 複数のコードマトリクス及びこれらのコードマトリクス
の識別コードが設けられたコードブックから、上記生成
された時間軸及び時間軸に直交する軸の2次元データ配
列より成るマトリクスに最も類似したコードマトリクス
を選択して、その識別コードを出力するマトリクス量子
化器とを有して成ることを特徴とする量子化装置。1. A matrix output means for generating and outputting a matrix composed of a two-dimensional data array of a time axis and an axis orthogonal to the time axis for an input signal, a plurality of code matrices and identification codes of these code matrices. And a matrix quantizer for selecting a code matrix most similar to a matrix formed of a two-dimensional data array of the generated time axis and an axis orthogonal to the time axis from the generated code book and outputting the identification code. A quantization device characterized by comprising:
交する軸の2次元データ配列より成るマトリクスを生成
し、 複数のコードマトリクス及びこれらのコードマトリクス
の識別コードが設けられたコードブックから、上記生成
された時間軸及び時間軸に直交する軸の2次元データ配
列より成るマトリクスに最も類似したコードマトリクス
を選択することを特徴とする量子化方法。2. A matrix comprising a two-dimensional data array of a time axis and an axis orthogonal to the time axis for an input signal is generated. From a code book provided with a plurality of code matrices and identification codes of these code matrices, A quantization method, comprising: selecting a code matrix most similar to a matrix composed of the two-dimensional data array of the generated time axis and an axis orthogonal to the time axis.
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JP1197343A JP3010637B2 (en) | 1989-07-29 | 1989-07-29 | Quantization device and quantization method |
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1989
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