JP3060229B2 - Signal processing device and signal processing method - Google Patents
Signal processing device and signal processing methodInfo
- Publication number
- JP3060229B2 JP3060229B2 JP1208700A JP20870089A JP3060229B2 JP 3060229 B2 JP3060229 B2 JP 3060229B2 JP 1208700 A JP1208700 A JP 1208700A JP 20870089 A JP20870089 A JP 20870089A JP 3060229 B2 JP3060229 B2 JP 3060229B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vector
- signal
- band
- codebook
- frequency bands
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Landscapes
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、入力信号をデータ圧縮して出力する信号処
理装置及び信号処理方法に関するものである。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a signal processing device and a signal processing method for compressing and outputting an input signal.
本発明は、信号を複数の周波数帯域に分割し、各周波
数帯域の信号をそれぞれ所定単位毎にベクトルとして扱
い、これらのベクトルの性質に基づいて各ベクトルの分
類を判定し、各ベクトル間及び各周波数帯域間で共通に
選択可能な上記周波数帯域数とは独立した数のコードブ
ックからその分類に応じたコードブックを選択し、各ベ
クトルをその選択されたコードブックを用いてベクトル
量子化することにより、装置構成の小型化、或いは、よ
り適応的なベクトル量子化を行うことができる信号処理
装置及び信号処理方法を提供するものである。The present invention divides a signal into a plurality of frequency bands, treats each frequency band signal as a vector for each predetermined unit, determines the classification of each vector based on the properties of these vectors, and determines between the vectors and between each vector. A codebook corresponding to the classification is selected from a number of codebooks independent of the number of frequency bands that can be commonly selected between frequency bands, and each vector is vector-quantized using the selected codebook. Accordingly, the present invention provides a signal processing device and a signal processing method that can reduce the size of the device configuration or perform more adaptive vector quantization.
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(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 a band division code (sub-band coding: SBC) for dividing a voice signal on a time axis into a plurality of frequency bands and coding the signal, So-called adaptive transform coding (ATC), which transforms a signal of interest into a signal on the frequency axis (orthogonal transform), divides the signal into a plurality of frequency bands, and adaptively codes each band, or the above-mentioned SBC and so-called adaptive prediction. So-called adaptive bit allocation, which combines with coding (APC), performs band division on signals on the time axis, converts each band signal to baseband (low band), and then performs multi-order linear prediction analysis to perform predictive coding. (APC-AB).
ここで、上記帯域分割符号化は、第3図に示すような
信号伝送装置で行われる。この第3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 mi
rror filter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、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
を介し復号器140の端子148に伝送されて、該端子148か
らデマルチプレクサ149を介して逆量子化器1441〜144n
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. 3, a digital audio signal supplied to an input terminal 110 is first converted into a frequency division filter (for example, QMF: quadrature mi
Bandpass and low-frequency conversion are performed by mirror filter groups 131 1 to 131 n such as rror 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 subjected to data compression by being requantized in this manner is output from the terminal 138 via the multiplexer 136, transmitted to the terminal 148 of the decoder 140 via the transmission path, and transmitted from the terminal 148. Dequantizers 144 1 to 144 n via a demultiplexer 149
After that, the signals are converted into respective band signals on the time axis by the frequency converters 142 1 to 142 n , and are output from the terminal 150 as decoded voice signals through the adder 146.
ここで、上記符号器130による信号のデータ圧縮処理
にあったては、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側でも上記符号器130から
伝送されたビット割り当て情報に基づいて信号の復号が
行われる。Here, in the data compression processing of the signal by the encoder 130, quantization bits are adaptively allocated to each band so as to reduce the influence of noise generated by data compression on the decoded speech signal. Improving quality. The decoder 140 also decodes the signal based on the bit allocation information transmitted from the encoder 130.
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割当
・ステップ算出手段135で、各帯域の信号の量子化を行
う際の最適ビット割り当て数と量子化ステップとを求め
る計算が行われ、この結果を用いて量子化1341〜134nで
各帯域の信号が再量子化されている。更に、該割当・ス
テップ算出手段135の出力信号すなわち補助情報が復号
器140の割当・ステップ算出手段145に送られ、当該割当
・ステップ算出手段145からの情報が逆量子化1441〜144
n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 detection means 133 1 to 133 n calculate the energy value of the signal of each band from each signal divided into bands by each of the frequency division filter groups 131 1 to 131 n of 130, and assign / step calculation based on the calculated value. Means 135 is used to calculate the optimal number of bits to be allocated when quantizing the signal of each band and the quantization step, and using this result, the signal of each band is regenerated by quantization 134 1 to 134 n. Quantized. Further, the output signal of the allocating / step calculating means 135, that is, auxiliary information, is sent to the allocating / step calculating means 145 of the decoder 140, and the information from the allocating / step calculating means 145 is dequantized 144 1 to 144
n , where the signal is decoded by performing a process reverse to that of the quantizers 134 1 to 134 n described above.
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、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 band in which voice energy is unbalanced or large, or a band that greatly contributes to subjective quality such as intelligibility. Can assign more information. The signal of each band is quantized and dequantized 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. Further, by performing band division coding, quantization noise is generated 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.
上述のような帯域分割符号化(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、その際の量子化は、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 the above-described band division coding (SBC), the time waveform of each band divided by the frequency band of the input signal is quantized independently and adaptively by the number of allocated bits for each channel. The quantization is performed by vector quantization or the like in which a series of sample values (connection of a plurality of words) is divided into an appropriate size, collected into one block, and quantized as one vector.
また、このベクトル量子化においては、上記入力信号
のベクトルと最も類似している(例えば距離の最も近
い)コードベクトル(代表ベクトル)と対応した識別コ
ード(インデックス)を量子化後の出力として得るもの
であり、上記コードベクトルと識別のデータは、一般に
コードブックと呼ばれるメモリに蓄えられているもので
ある。In this vector quantization, an identification code (index) corresponding to a code vector (representative vector) most similar to the vector of the input signal (for example, the closest distance) is obtained as an output after quantization. The code vector and the identification data are stored in a memory generally called a code book.
このようなことから、上記ベクトル量子化を帯域分割
符号化に適用する場合には、従来より、当該帯域分割符
号化の帯域分割数に応じて、上記ベクトル量子化のコー
ドブックの数すなわちコードブックの為のメモリの大き
さ(メモリの容量或いはメモリの数)が決定されてい
た。For this reason, when the above-described vector quantization is applied to band division coding, conventionally, the number of codebooks for the vector quantization, that is, the codebook, according to the number of band divisions of the band division coding, The size of the memory (capacity of the memory or the number of memories) for the above has been determined.
ところで、上記帯域分割符号化等において、例えば、
帯域分割数が多いような場合には、上述のようにその帯
域分割数に応じたコードブックの数が必要となるため、
該コードブックの為のメモリを大きくしなければならな
くなり、装置が大型化することになる。また、例えば、
上記帯域分割数が少ないような場合には、上記コードブ
ックの数も少なくなるため、入力信号の性質に応じた適
応的な量子化が行い難くなる。By the way, in the above-described band division coding, for example,
When the number of band divisions is large, the number of codebooks according to the number of band divisions is required as described above,
The memory for the code book must be increased, and the device becomes larger. Also, for example,
When the number of band divisions is small, the number of codebooks is also small, so that it is difficult to perform adaptive quantization according to the characteristics of an input signal.
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、帯域分割数が多くてもコードブックの
為のメモリを小さくでき、また、帯域分割数が少ない場
合であっても入力信号の性質に応じた量子化を行うこと
ができる信号処理装置及び信号処理方法を提供すること
を目的とするものである。Therefore, the present invention has been made to solve such a problem, and the memory for the codebook can be reduced even if the number of band divisions is large. It is an object of the present invention to provide a signal processing device and a signal processing method capable of performing quantization according to the properties of a signal.
本発明の信号処理装置は、上述の目的を達成するため
に提案されたものであり、信号を複数の周波数帯域に分
割する分割手段と、上記複数の各周波数帯域の信号をそ
れぞれ所定単位毎にベクトルとして扱い、これらのベク
トルの性質に基づいて各ベクトルの分類を判定する種類
判定手段と、上記各ベクトル間及び各周波数帯域間で共
通に選択可能な上記周波数帯域数とは独立した数のコー
ドブックと、上記判定された分類に応じたコードブック
を選択手段と、上記各ベクトルを上記選択されたコード
ブックを用いてベクトル量子化する量子化手段とを具備
するものである。The signal processing device of the present invention has been proposed in order to achieve the above-described object, and includes a dividing unit that divides a signal into a plurality of frequency bands, and a signal in each of the plurality of frequency bands for each predetermined unit. Type determining means for treating each vector as a vector and determining the classification of each vector based on the properties of these vectors, and a code of a number independent of the number of frequency bands which can be commonly selected between the respective vectors and between the respective frequency bands. A book, a code book according to the determined classification, and a quantization unit that performs vector quantization of each of the vectors using the selected code book.
また、本発明の信号処理方法は、上述の目的を達成す
るために提案されたものであり、信号を複数の周波数帯
域に分割し、上記複数の各周波数帯域の信号をそれぞれ
所定単位毎にベクトルとして扱い、これらのベクトルの
性質に基づいて各ベクトルの分類を判定し、上記各ベク
トル間及び各周波数帯域間で共通に選択可能な上記周波
数帯域数とは独立した数のコードブックから、上記判定
された分類に応じたコードブックを選択し、上記各ベク
トルを上記選択されたコードブックを用いてベクトル量
子化するものである。Further, a signal processing method of the present invention has been proposed to achieve the above-mentioned object, and divides a signal into a plurality of frequency bands, and converts the signals of the plurality of frequency bands into a vector for each predetermined unit. The classification of each vector is determined based on the properties of these vectors, and the above-described determination is made from a number of codebooks independent of the number of frequency bands that can be commonly selected between the vectors and between the frequency bands. A codebook corresponding to the selected classification is selected, and each vector is vector-quantized using the selected codebook.
本発明によれば、複数(N個)の帯域の各ベクトルを
これらのベクトルの性質に基づいて複数の種類(n個)
に分類し、このn種類に応じたコードブックで各々のベ
クトルを量子化しているため、分割される帯域数に依ら
ずにコードブックの数を任意に設定することができる。According to the present invention, each vector of a plurality of (N) bands is classified into a plurality of types (n) based on the properties of these vectors.
And the respective vectors are quantized by the codebooks corresponding to the n types, so that the number of codebooks can be set arbitrarily regardless of the number of bands to be divided.
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図の実施例装置は、前述した適応的なビッ
ト割り当てを行う符号化装置例えば第3図の帯域分割符
号化を行う装置等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 apparatus of the embodiment shown in FIG. 1 is preferably applied to an encoding apparatus for performing the above-described adaptive bit allocation, for example, an apparatus for performing band division encoding shown in FIG.
この第1図の装置において、先ず、入力端子1を介し
た入力信号は、該入力信号を複数(N個)の周波数帯域
に分割するN個の帯域分割手段であるバンドパスフィル
タ(BPF)101〜10NによりNチャンネルに分割される。
これらのNチャンネルの各信号は、量子化器111〜11Nで
サブサンプリングされた後、その各データは、ゲイン算
出器121〜12N及び除算器131〜13Nに送られる。ここで、
上記ゲイン算出器121〜12Nでは、上記各データのmサン
プル(ワード)1ブロックとし、その各ブロックのゲイ
ン(RMS値等)を求める。また、上記除算器131〜13Nで
は、上記RMS値で各ブロックの各ワード(サンプル)を
割り込む演算を行っている。すなわち、これらのゲイン
算出器及び除算器では、各ブロックの正規化(ゲインノ
ーマライズ)が行われている。In the apparatus shown in FIG. 1, first, an input signal via an input terminal 1 is converted into a band-pass filter (BPF) 10 which is N band dividing means for dividing the input signal into a plurality of (N) frequency bands. It is divided into N channels by 1 to 10 N.
Each signal of the N-channel, after being sub-sampled by the quantizer 11 1 to 11 N, the respective data is sent to the gain calculator 12 1 to 12 N and a divider 13 1 to 13 N. here,
In the above gain calculator 12 1 to 12 N, and m sample (word) 1 block of each data, determine the gain (RMS value) of the respective blocks. The dividers 13 1 to 13 N perform an operation of interrupting each word (sample) of each block with the RMS value. That is, in these gain calculator and divider, normalization (gain normalization) of each block is performed.
次に、これらの正規化が施された各ブロックは、種類
判別回路141〜14N及びベクトル量子化器151〜15Nに送ら
れる。Next, each block which these normalized is performed is sent to the type determination circuit 14 1 to 14 N and the vector quantizer 15 1 to 15 N.
当該種類判別回路141〜14Nは、各帯域(チャンネル)
の上記各ブロックすなわち複数ワード(mワード、mサ
ンプル)のデータをベクトル(入力ベクトル)として扱
い、これらの入力ベクトルの性質を判別して当該判別さ
れた入力ベクトルの性質に基づいて各入力ベクトルを複
数の種類(n種類)に分類し、各種類に応じたコードブ
ック201〜20nを選択するものである。すなわち、この種
類判別回路141〜14Nからは、上記コードブック201〜20n
へ、上記選択されたコードブックを示すインデックスが
送られるようになっており、このコードブックを示すイ
ンデックスが上記コードブック201〜20nに送られること
で、該コードブック201〜20nから選択されたコードブッ
ク内のコードベクトルが出力されることになる。なお、
上記各コードブックを示すインデックスは、出力端子21
〜2Nから第1図の装置とは逆の構成の復号化装置に供給
されるようになっており、その復号化装置で該各モード
ブックを示すインデックスが信号の復号化のために用い
られている。The type determination circuit 14 1 to 14 N, each band (channel)
, The data of a plurality of words (m words, m samples) are treated as vectors (input vectors), the properties of these input vectors are determined, and each input vector is determined based on the determined properties of the input vectors. into a plurality of types (n types), and selects the codebook 20 1 to 20 n corresponding to each type. That is, from this kind discriminating circuit 14 1 to 14 N, the codebooks 20 1 to 20 n
To being adapted to index representing the selected code book is sent, by index indicating the codebook is sent to the code book 20 1 to 20 n, from the code book 20 1 to 20 n The code vector in the selected code book will be output. In addition,
Index indicating the respective codebooks, output terminals 2 1
1 to 2 N to a decoding device having a configuration reverse to that of the device shown in FIG. 1, in which an index indicating each mode book is used for decoding a signal. ing.
また、上記ベクトル量子化器151〜15Nは、上述のよう
にして選択されたコードブックのコードベクトルを用い
てベクトルの量子化を行うようになっている。すなわ
ち、上記ベクトル量子化器151〜15Nでは、上記種類判別
回路141〜14Nによって選択されたコードブック内のコー
ドベクトル(代表ベクトル)と上記入力ベクトルとの比
較が行われる。例えば距離計算を行うことでその距離
(類似度)が比較され、最も距離の近い(類似した)コ
ードベクトルと対応する識別コード(コードベクトルを
示すインデックス)がこれらベクトル量子化器151〜15N
の量子化出力として得られる。なお、この量子化出力
は、出力端子31〜3Nから上記復号化装置に供給されるよ
うになっており、その復号化装置で該量子化出力を用い
て信号が復号化されている。Furthermore, the vector quantizer 15 1 to 15 N is arranged to perform a vector quantization using the code vector of the codebook which has been selected as described above. That is, the in the vector quantizer 15 1 to 15 N, compared with the type code vector (representative vector) of the determination circuit 14 1 in the codebook selected by to 14 N and the input vector is carried out. For example distance calculation that distance by performing (similarity) are compared, shortest distance (similar) code vector and the corresponding identification code (index indicating the code vectors) of these vector quantizers 15 1 to 15 N
Is obtained as a quantized output of Incidentally, the quantization output is made from the output terminal 3 1 to 3 N as supplied to the decoding apparatus, the signal is decoded using the quantization output in the decoding apparatus.
ここで、上記帯域分割符号化等でベクトル量子化を行
う際のコードブックは、通常、分割された各チャンネル
毎に設計されるものであるが、本実施例装置において
は、そのような各チャンネル毎のコードブックではな
く、各チャンネル出力(サブバンド信号)の1ブロック
(mサンプル)単位の統計的性質に基づいて複数の種類
(n種類)に分類された当該各種類毎のコードブック20
1〜20nが設計されている。Here, a codebook for performing vector quantization by the above-described band division coding or the like is usually designed for each divided channel. Instead of a code book for each channel, a code book 20 for each type classified into a plurality of types (n types) based on the statistical properties of each channel output (subband signal) in units of one block (m samples).
1 ~20 n are designed.
なお、Nチャンネルの出力をn種類に分類する際に
は、例えば、第1式に示す1次の相関係数ψ(τ)から
求められる統計的性質を分類の基準として使用すること
ができる。When the outputs of the N channels are classified into n types, for example, a statistical property obtained from a first-order correlation coefficient ψ (τ) shown in the first equation can be used as a classification standard.
ただし、τ=1(1サンプルシフト)である。すなわ
ち、上記Nチャンネルの出力を上記1次の相関関数ψ
(τ)の大小、或いは上記RNS値の大小、又はそれらの
組み合わせを用いることでn種類に分類することができ
る。 However, τ = 1 (one sample shift). That is, the output of the N channel is converted to the first order correlation function ψ
By using the magnitude of (τ), the magnitude of the above RNS value, or a combination thereof, it can be classified into n types.
ところで、従来の帯域分割符号化等では信号が多くの
帯域数に分割されており、前述したように、コードブッ
クの数はこの多数の帯域分割数に応じた数が必要となっ
ている。したがってコードブックの為のメモリも大容量
のものが必要になり、装置も大型化してしまうことにな
る。By the way, in the conventional band division coding or the like, a signal is divided into a large number of bands, and as described above, the number of codebooks needs to be a number corresponding to the large number of band divisions. Therefore, a large-capacity memory is required for the code book, and the device becomes large in size.
そこで、本実施例装置においては、このような多数の
帯域分割数Nに対して上記複数の種類の分類数n(コー
ドブックの数n)をN>nとしている。すなわち、第1
図の装置では、上記帯域分割数Nよりも少ないn個のコ
ードブック201〜20nを用いてベクトル量子化を行ってい
る。ここで、上述のようにコードブックの数nを少なく
することは、ベクトル量子化の際に用いられるコードベ
クトルの数が少なくなることを意味するため、このよう
な少ないコードベクトル数で量子化すると、量子化歪み
が増大してしまう虞れがでてくる。本実施例装置におい
ては、上述したように、入力ベクトルの性質に応じたコ
ードブックを選択し、この装置されたコードブックを用
いてベクトル量子化を行っているため、量子化歪みが増
えることはなく適応的な量子化の妨げとなることもな
い。また、例えば帯域分割数Nが大きくとも、コードブ
ック201〜20nの数を少なくすることができるので、コー
ドブックの為のメモリ容量を少なくすることができ、装
置の大型化を防ぐことができる。更に、装置の小型化に
も貢献することができるようになる。Therefore, in the present embodiment, the number of classifications n (the number of codebooks n) of the plurality of types is N> n for such a large number of band divisions N. That is, the first
In the apparatus of figure performs vector quantization using less of n codebooks 20 1 to 20 n than the number of subbands N. Here, as described above, reducing the number n of codebooks means that the number of code vectors used in vector quantization is reduced. However, there is a possibility that the quantization distortion increases. In the present embodiment, as described above, since the codebook corresponding to the property of the input vector is selected, and the vector quantization is performed using the codebook, the quantization distortion is not increased. It does not hinder adaptive quantization. Further, for example, even the band dividing number N is large, it is possible to reduce the number of codebooks 20 1 to 20 n, it is possible to reduce the memory capacity for codebook is possible to prevent the size of the device it can. Further, it is possible to contribute to downsizing of the device.
また、従来の帯域分割符号化において、逆に、例えば
上記帯域分割数が少ないような場合には、この帯域分割
数に対応するコードブックの数も少なくなるため、入力
信号の性質に応じた適応的な量子化が行い難くなる。On the other hand, in the conventional band division coding, for example, when the number of band divisions is small, the number of codebooks corresponding to the number of band divisions is also small. Quantization becomes difficult to perform.
本実施例装置においては、このように帯域分割数Nが
小さい(少ない)時には、分類数n(コードブックの数
n)をN<nとして、分割数Nよりも多いn個のコード
ブック201〜20nを用いてベクトル量子化を行う。すなわ
ち、帯域分割数にとらわれず、この帯域分割数Nよりも
多くの種類のコードブック201〜20nをダイナミックコー
ドブックとして使用し、信号の統計的性質に即したコー
ドブックを選択して該選択されたコードブックをベクト
ル量子化の際に使用することで、より適応的な量子化が
可能となり、装置の性能向上を図ることができるように
なる。例えば、4バンドに分割する帯域分割符号化で、
各バンドの正規化(ゲインノーマライズ)された信号を
8通り程度にクラス分け(分類)し、そのクラスにした
がってベクトル量子化のコードブックをアダプティブに
切り替えることで、より適応的な信号の処理が行える。In the apparatus of the present embodiment, when the number N of band divisions is small (small), the number of classifications n (the number n of codebooks) is set to N <n, and n codebooks 20 1 larger than the number N of divisions are set. Vector quantization is performed using 2020 n . That is, without being bound by the band dividing number, the band than dividing number N many types of codebooks 20 1 to 20 n using a dynamic codebook, select the codebook in line with statistical properties of the signal the By using the selected codebook at the time of vector quantization, more adaptive quantization becomes possible, and the performance of the apparatus can be improved. For example, in band division coding for dividing into four bands,
The signals (normalized (gain-normalized)) of each band are classified (classified) into about eight types, and the codebook of vector quantization is adaptively switched according to the class, so that more adaptive signal processing can be performed. .
ここで、上記コードブック201〜20nは、第2図に示す
ような構成を用いることで設計することができる。Here, the codebook 20 1 to 20 n can be designed by using a configuration as shown in Figure 2.
この第2図において、メモリ50には、上記入力信号と
同様の統計的性質を有するトレーニングデータ(トレー
ニングセット)が蓄えられており、このデータが、第1
図と同様のバンドパスフィルタ(BPF)511〜51Nを介す
ることでNチャンネルに帯域分割される。これらNチャ
ンネルに分割されたデータは、これも第1図の装置と同
様の量子化器521〜52Nと、ゲイン算出器及び除算器等で
構成される正規化回路531〜53Nとを介して、サブサンプ
リングと正規化(ゲインノーマライズ)が行われた後
に、分類回路541〜54Nに送られる。この分類回路541〜5
4Nは、第1図の種類判別回路141〜14Nと同様の基準で上
記トレーニングデータを分類する。すなわち、上記メモ
リ50からの各チャンネルデータの1ブロック(mワー
ド)単位のデータの統計的性質を判別し、その統計的性
質によって複数の種類(n種類)に分類している。In FIG. 2, training data (training set) having the same statistical properties as the input signal is stored in a memory 50.
The band is divided into N channels through the same band pass filters (BPF) 51 1 to 51 N as shown in FIG. Divided data in these N channels, which is also similar to the quantizer 52 1 to 52 N and the device of FIG. 1, a normalization circuit 53 1 to 53 N formed by the gain calculator and a divider, etc. , Are subjected to subsampling and normalization (gain normalization), and then sent to the classification circuits 54 1 to 54 N. This classification circuit 54 1 to 5
4 N is a type determination circuit 14 1 to 14 N and the same criteria in the first diagram classifying the training data. That is, the statistical properties of the data in units of one block (m words) of each channel data from the memory 50 are determined, and the data is classified into a plurality of types (n types) according to the statistical properties.
このようにしてn種類に分類された各チャンネルのト
レーニングデータは、同じ性質を有するデータ毎に集め
られて、新たなn種類のトレーニングセット1〜トレー
ニングセットnとされてメモリ601〜60nに蓄えられ、こ
のn種類のトレーニングセットを使用してn個のコード
ブックが設計される。なお、各々のコードブックは、ダ
イナミックビット割り当てに対応可能なように、例えば
いわゆるマルチステージ等で設計しておくことも可能で
ある。In this way, the training data of each channel is classified into n type are collected for each data having the same nature, to be a new n type training set 1 training set n memory 60 1 to 60 n Stored, and n codebooks are designed using the n types of training sets. Note that each codebook can be designed, for example, with a so-called multi-stage or the like so as to support dynamic bit allocation.
本発明の信号処理装置及び信号処理方法においては、
例えば、帯域分割数が大きい場合であっても量子化効率
を劣化させずにコードブックの数を少なくすることがで
き、コードブックのためのメモリを小さくすることがで
きるので、装置の構成の小型化が可能となる。また、帯
域分割数が小さい場合であっても、コードブックの数を
増やしてベクトルの性質に応じたコードブックを選択す
ることで、より入力信号の性質に応じた適応的なベクト
ル量子化を行うことができる。In the signal processing device and the signal processing method of the present invention,
For example, even when the number of band divisions is large, the number of codebooks can be reduced without deteriorating the quantization efficiency, and the memory for the codebook can be reduced. Is possible. Further, even when the number of band divisions is small, adaptive vector quantization according to the properties of the input signal is performed by increasing the number of codebooks and selecting a codebook according to the properties of the vector. be able to.
第1図は本発明の一実施例の信号処理装置の概略構成を
示すブロック回路図、第2図は実施例装置に用いるコー
ドブック設計のための構成を示すブロック回路図、第3
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。 101〜10N,511〜51N……バンドパスフィルタ 111〜11N,521〜52N……量子化器 121〜12N……ゲイン算出器 131〜13N……除算器 531〜53N……正規化回路 141〜14N……種類判別回路 151〜15N……ベクトル量子化器 541〜54N……分類回路 201〜20n……コードブック 50,601〜60n……メモリFIG. 1 is a block circuit diagram showing a schematic configuration of a signal processing device according to one embodiment of the present invention, FIG. 2 is a block circuit diagram showing a configuration for designing a codebook used in the device of the embodiment, and FIG.
FIG. 1 is a block circuit diagram showing a schematic configuration of an apparatus for performing band division coding. 10 1 to 10 N , 51 1 to 51 N …… Band pass filter 11 1 to 11 N , 52 1 to 52 N … Quantizer 12 1 to 12 N … Gain calculator 13 1 to 13 N … Division vessel 53 1 ~53 n ...... normalization circuit 14 1 ~14 n ...... kind discriminating circuit 15 1 ~15 n ...... vector quantizer 54 1 ~54 n ...... classification circuit 20 1 ~20 n ...... codebook 50,60 1 to 60 n …… Memory
フロントページの続き (72)発明者 阿久根 誠 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63−198478(JP,A) 特開 昭62−139089(JP,A) 特開 昭64−29121(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) H03M 7/30 Continued on the front page (72) Inventor Makoto Akune 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-63-198478 (JP, A) JP-A-62-139089 (JP, A) JP-A-64-29121 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. . 7, DB name) H03M 7/30
Claims (2)
段と、 上記複数の各周波数帯域の信号をそれぞれ所定単位毎に
ベクトルとして扱い、これらのベクトルの性質に基づい
て各ベクトルの分類を判定する種類判定手段と、 上記各ベクトル間及び各周波数帯域間で共通に選択可能
な上記周波数帯域数とは独立した数のコードブックと、 上記判定された分類に応じたコードブックを選択する選
択手段と、 上記各ベクトルを上記選択されたコードブックを用いて
ベクトル量子化する量子化手段とを具備する ことを特徴とする信号処理装置。A dividing unit that divides a signal into a plurality of frequency bands; and a signal in each of the plurality of frequency bands is treated as a vector for each predetermined unit, and a classification of each vector is determined based on a property of the vector. Type determination means, codebooks independent of the number of frequency bands selectable in common between the vectors and frequency bands, and selection means for selecting a codebook according to the determined classification And a quantizing means for vector-quantizing each of the vectors using the selected codebook.
ベクトルとして扱い、これらのベクトルの性質に基づい
て各ベクトルの分類を判定し、 上記各ベクトル間及び各周波数帯域間で共通に選択可能
な上記周波数帯域数とは独立した数のコードブックか
ら、上記判定された分類に応じたコードブックを選択
し、 上記各ベクトルを上記選択されたコードブックを用いて
ベクトル量子化する ことを特徴とする信号処理方法。2. A signal is divided into a plurality of frequency bands, the signals in each of the plurality of frequency bands are treated as vectors for each predetermined unit, and the classification of each vector is determined based on the properties of these vectors. From the number of codebooks independent of the number of frequency bands that can be commonly selected between each vector and each frequency band, a codebook corresponding to the determined classification is selected, and each of the vectors is selected as described above. A signal processing method characterized by performing vector quantization using a codebook.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1208700A JP3060229B2 (en) | 1989-08-11 | 1989-08-11 | Signal processing device and signal processing method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1208700A JP3060229B2 (en) | 1989-08-11 | 1989-08-11 | Signal processing device and signal processing method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0372722A JPH0372722A (en) | 1991-03-27 |
JP3060229B2 true JP3060229B2 (en) | 2000-07-10 |
Family
ID=16560630
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP1208700A Expired - Lifetime JP3060229B2 (en) | 1989-08-11 | 1989-08-11 | Signal processing device and signal processing method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3060229B2 (en) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5508748A (en) * | 1993-02-08 | 1996-04-16 | Zenith Electronics Corporation | Data level selection for multilevel VSB transmission system |
JP3277677B2 (en) * | 1994-04-01 | 2002-04-22 | ソニー株式会社 | Signal encoding method and apparatus, signal recording medium, signal transmission method, and signal decoding method and apparatus |
-
1989
- 1989-08-11 JP JP1208700A patent/JP3060229B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0372722A (en) | 1991-03-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR100242864B1 (en) | Digital signal coder and the method | |
JP3134455B2 (en) | High efficiency coding apparatus and method | |
US7933417B2 (en) | Encoding device and decoding device | |
JP3277692B2 (en) | Information encoding method, information decoding method, and information recording medium | |
JP3186292B2 (en) | High efficiency coding method and apparatus | |
US5758315A (en) | Encoding/decoding method and apparatus using bit allocation as a function of scale factor | |
JPS6358500A (en) | Bit allocation for sub band voice coder | |
US6930618B2 (en) | Encoding method and apparatus, and decoding method and apparatus | |
CA2368453C (en) | Using gain-adaptive quantization and non-uniform symbol lengths for audio coding | |
US6484139B2 (en) | Voice frequency-band encoder having separate quantizing units for voice and non-voice encoding | |
JP3060229B2 (en) | Signal processing device and signal processing method | |
US5734792A (en) | Enhancement method for a coarse quantizer in the ATRAC | |
US20070078651A1 (en) | Device and method for encoding, decoding speech and audio signal | |
JP3010637B2 (en) | Quantization device and quantization method | |
JP3010648B2 (en) | Signal encoding device and signal encoding method | |
JP2906477B2 (en) | Digital signal encoding method | |
JP3108259B2 (en) | Band division coding device | |
KR100351772B1 (en) | Digital encoding device, digital recording signal derivation device and digital signal data derivation method | |
JPH0750589A (en) | Sub-band coding device | |
JPH0336826A (en) | Signal transmission equipment | |
JPH0360530A (en) | Signal processor | |
JPH06224862A (en) | Method and equipment for processing digital audio signal | |
JP2000148191A (en) | Coding device for digital audio signal | |
JPH07336231A (en) | Method and device for coding signal, method and device for decoding signal and recording medium | |
JP2923996B2 (en) | Method and apparatus for adaptive transform coding |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080428 Year of fee payment: 8 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090428 Year of fee payment: 9 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090428 Year of fee payment: 9 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100428 Year of fee payment: 10 |
|
EXPY | Cancellation because of completion of term | ||
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100428 Year of fee payment: 10 |