JP3842432B2

JP3842432B2 - ベクトル量子化方法

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Publication number: JP3842432B2
Application number: JP10978598A
Authority: JP
Inventors: 皇天田; 勝美土谷
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1998-04-20
Filing date: 1998-04-20
Publication date: 2006-11-08
Anticipated expiration: 2018-04-20
Also published as: EP0952572A3; DE69938020D1; DE69938020T2; JPH11308113A; US6385575B1; EP0952572B1; EP0952572A2

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声符号化における線形予測係数の量子化などに使用されるベクトル量子化方法に係り、特に量子化ベクトルに制約が存在するベクトル量子化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声を線形予測分析し、スペクトル包絡を表す線形予測係数と残差信号に分解して扱う手法は、古くから用いられている。音声符号化の分野で近年盛んに研究されているＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction）方式も線形予測分析に基づく手法であり、線形予測係数と残差信号をそれぞれベクトル量子化（Vector Quantization:ＶＱ）によって量子化する。ＣＥＬＰ方式では、線形予測係数はＬＳＰ（Line Spectral Pair：線スペクトル対）パラメータに変換されて量子化されることが多い。その理由の一つとして、合成フィルタの安定性の判別が容易である点が挙げられる。
【０００３】
ＣＥＬＰ方式では、復号側においてＬＳＰパラメータを基に合成フィルタを構成し、量子化された残差信号を合成フィルタに通すことで復号音声を生成する。このため、合成フィルタが安定でないと復号音声が発振してしまい、音質が著しく劣化する。
【０００４】
ｐ次の線形予測分析によって得られたＬＳＰパラメータｗ＝｛ｗ₁，ｗ₂，…，ｗ_p｝は、
０＜ｗ₁＜ｗ₂＜…＜ｗ_p＜π （１）
の関係を満たせば、合成フィルタが安定であることが知られている。従って、式（１）に示されるＬＳＰパラメータの各成分の大きさの順序関係（以下、ＬＳＰパラメータの順序関係という）を調べることで、容易に合成フィルタの安定性を調べることができる。
【０００５】
また、ＬＳＰパラメータの順序関係が反転しなくともパラメータの成分ｗ₁，ｗ₂，…，ｗ_p間の間隔が狭くなると、合成フィルタは急速に不安定な状態に近付く。従って、ＬＳＰパラメータのうち、互いの間隔の狭い箇所を量子化する場合は注意が必要である。これはＬＳＰパラメータの間隔が狭い箇所ほど、僅かな量子化誤差でもより多くの影響を合成フィルタの安定性に与えるからである。
【０００６】
そこで、従来ではＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔に対し所定値Ｄを定めておき、量子化したＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値Ｄより狭い場合は合成フィルタが不安定であるとみなして、適当な対策を施すことを行ってきた。例えば、特許第２６５９６０５号（文献１）で述べられているように、隣り合う成分間の間隔の狭い部分については間隔を広げる補正処理を行い、所定値Ｄを確保する方法が知られている。この方法は簡便であるが、補正処理によって生じた歪みが量子化において評価されていないという問題があった。
【０００７】
一方、特開平６−１２０８４１号（文献２）には、この問題を解決する手法が開示されている。すなわち、文献２では符号帳から得られる量子化ＬＳＰパラメータ毎に、安定性のチェックと必要に応じて補正処理を行い、補正処理後の量子化ＬＳＰパラメータと入力ＬＳＰパラメータとの間の距離計算を行う。このようにすることで、補正処理により生じた歪みを量子化歪みに含めて評価することができ、量子化効率が向上する。しかし、この方法では符号帳の探索ループ内で全ての量子化ＬＳＰパラメータに対し安定性のチェックを行うため、計算量が増大するという問題があった。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、量子化ベクトルにＬＳＰパラメータの順序関係あるいは隣り合う成分間の間隔のような制約条件がある場合は、量子化後、あるいは符号帳の探索ループ内で、量子化ベクトルがその制約条件を満たしているかどうかを確認することが合成フィルタの安定性確保の上で必要である。この確認はより少ない計算量で行うことが望ましい。特に、探索ループ内で確認を行う場合は、符号帳の候補数に比例して計算量が増大するため、僅かな計算量の差も全体としては大きな差となり、確認に必要となる計算量の削減は重要な問題となる。しかし、従来法では前述のように量子化ベクトルが制約条件を満たしているかどうかの確認を少ない計算量で行うことが難しいという問題があった。
【０００９】
さらに、ＬＳＰパラメータを対数変換などの非線形変換を行った後に量子化する場合は、変換領域で隣り合う成分間の間隔を計算するのが難しいという問題があった。
【００１０】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたもので、少ない計算量で制約条件を満たす量子化ベクトルを効率よく得ることができるベクトル量子化方法を提供すること目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するため、本発明は符号化側で予め入力ベクトルを適当な変換を施した後に量子化を行い、復号側では入力ベクトルに行った変換の逆変換を復号結果に施すことで、制約条件を満たす量子化ベクトルを得ることにより、従来よりも計算量を削減しようとするものである。
【００１２】
すなわち、本発明のベクトル量子化方法では、符号化側において入力ベクトルに所定の変換関数で変換を施して目標ベクトルを生成し、この目標ベクトルを近似する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを符号帳から選択して符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する。ここで、変換関数は第１の量子化ベクトルに該変換の逆変換を施すことで予め定められた制約条件を満たす第２の量子化ベクトルが生成されるように構成される。
【００１３】
一方、復号側においては、入力ベクトルを所定の変換関数で変換して生成される目標ベクトルを近似する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを指し示すインデックスを入力して、この符号ベクトルを符号帳から取り出し、この符号ベクトルより構成される第１の量子化ベクトルに変換関数の逆変換を施して第２の量子化ベクトルを生成する。ここで、変換関数は第２の量子化ベクトルが予め定められた制約条件を満たすように構成される。
【００１４】
本発明のベクトル量子化方法は、特にＬＳＰパラメータのベクトル量子化に好適である。ＬＳＰパラメータのベクトル量子化の場合、符号化側においてＬＳＰパラメータを入力ベクトルとし、この入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し引いて目標ベクトルを生成した後、この目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを符号帳から選択して、この符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する。ここで、制約ベクトルは、第１の量子化ベクトルと制約ベクトルとを合成することで生成される第２の量子化ベクトルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値以上となるように構成される。
【００１５】
復号側においては、ＬＳＰパラメータよりなる入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し引いて得られた目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを指し示すインデックスを入力し、この符号ベクトルを符号帳から取り出した後、この符号ベクトルよりなる第１の量子化ベクトルに制約ベクトルを付加して第２の量子化ベクトルを生成する。ここで、制約ベクトルは、第２の量子化ベクトルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値以上となるように構成される。
【００１６】
本発明のベクトル量子化方法は、ＬＳＰパラメータの予測符号化にも適用が可能である。その場合、符号化側においては、ＬＳＰパラメータを入力ベクトルとし、この入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し引いて目標ベクトルを生成すると共に、過去の量子化ベクトルから制約ベクトルを差し引いたベクトルを用いて予測ベクトルを生成し、この予測ベクトルと合成されて目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを符号帳から選択して、この符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する。ここで、制約ベクトルは上記と同様、第１の量子化ベクトルと制約ベクトルとを合成することで生成される第２の量子化ベクトルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値以上となるように構成される。
【００１７】
復号側においては、ＬＳＰパラメータよりなる入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し引いて生成される目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを指し示すインデックスを入力し、この符号ベクトルを符号帳から取り出すと共に、過去の量子化ベクトルから制約ベクトルを差し引いたベクトルを用いて予測ベクトルを生成し、この符号ベクトルと予測ベクトルとを合成して第１の量子化ベクトルを生成し、さらに第１の量子化ベクトルと制約ベクトルとを合成して第２の量子化ベクトルを生成する。制約ベクトルは同様に、第２の量子化ベクトルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値以上となるように構成される。
【００１８】
本発明の他のベクトル量子化方法では、符号化側においてＬＳＰパラメータを入力ベクトルとし、この入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し引き、さらに非線形変換を施して目標ベクトルを生成する。また、過去の量子化ベクトルから制約ベクトルを差し引き、さらに非線形変換を施したベクトルを用いて予測ベクトルを生成し、この予測ベクトルと合成されて目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを符号帳から選択して、この符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する。ここで、制約ベクトルは上記と同様、第１の量子化ベクトルと制約ベクトルとを合成することで生成される第２の量子化ベクトルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値以上となるように構成される。
【００１９】
復号側においては、ＬＳＰパラメータよりなる入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し引き、さらに非線形変換を施して生成された目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを指し示すインデックスを入力し、この符号ベクトルを符号帳から取り出すと共に、過去の量子化ベクトルから制約ベクトルを差し引き、さらに非線形変換を施したベクトルを用いて予測ベクトルを生成し、この符号ベクトルと予測ベクトルとを合成して第１の量子化ベクトルを生成し、さらに第１の量子化ベクトルと制約ベクトルとを合成して第２の量子化ベクトルを生成する。ここで、制約ベクトルは同様に、第２の量子化ベクトルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値以上となるように構成される。
【００２０】
このように本発明では、符号化時に入力ベクトルに対し量子化ベクトルに予め定められた制約条件を除去する変換を施した後に量子化を行い、復号時には量子化ベクトルの復号後に符号化時と逆の変換を施して制約条件を満たす量子化ベクトルを生成することにより、量子化ベクトルが制約条件を満たしているかどうかの確認を少ない計算量で行うことが可能となる。
【００２１】
具体的には、ＬＳＰパラメータのベクトル量子化を考えた場合、合成フィルタの安定性確保のためにＬＳＰパラメータの順序関係の条件に加えて、ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔を所定値に保つという制約条件を量子化ＬＳＰベクトルに課する必要がある。ここで、特に後者の条件が満たされているかどうかを確認するために必要な計算量が問題となるが、本発明ではこの確認を隣り合う成分間の大小関係の比較のみで行うことができるため、大幅な計算量の削減が可能となる。
【００２２】
また、ＬＳＰパラメータを対数変換などの非線形変換を行った後に量子化する場合は、変換を行う前に制約条件を差し引くことで、変換後の量子化段階で間隔の計算が不要となる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態に係るベクトル量子化方法を図１〜図４を用いて説明する。
【００２４】
図１に、本実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化器の構成を示す。この符号化器は、複数の符号ベクトルを格納した符号帳１０１と、入力端子１０３に入力された入力ベクトルｘから、量子化ベクトルに課せられる予め定められた制約条件を除去して目標ベクトルＦ（ｘ）を生成する制約条件除去部１０４と、符号帳１０１から取り出された符号ベクトルｙ［ｉ］と目標ベクトルＦ（ｘ）との誤差を求める減算器１０６と、この誤差を評価して最適な符号ベクトル、すなわち目標ベクトルＦ（ｘ）を近似する量子化ベクトル（以下、近似量子化ベクトルという）を構成する符号ベクトルｙ［ｉ］を符号帳１０１から選択し、符号ベクトルｙ［ｉ］を指し示すインデックスｉを出力する誤差評価部１０７から構成されている。
【００２５】
さらに、符号化器において量子化ベクトルを必要とする場合には、符号ベクトルｙ［ｉ］に対し、制約条件除去部１０４で除去された制約条件を付加して量子化ベクトルを得る制約条件付加部１０８が設けられる。
【００２６】
次に、図２に示すフローチャートを用いて、図１の符号化器による符号化の処理手順を説明する。
まず、制約条件除去部１０４により、入力ベクトルｘを量子化ベクトルに課せられる制約条件を除去する変換関数Ｆで変換し、目標ベクトルＦ（ｘ）を生成する。（ステップＳ１１）。
【００２７】
次に、誤差計算部１０７により、目標ベクトルＦ（ｘ）と符号帳１０１に格納されているｉ番目の符号ベクトルｙ［ｉ］との誤差を全てのｉに関して計算する（ステップＳ１２）。
【００２８】
そして、ステップＳ１２で計算された誤差を最小にする符号ベクトルｙ［ｉ］のインデックスｉを誤差計算部１０７から出力する（ステップＳ１３）。このインデックスｉは、伝送路または記憶媒体を介して復号器に伝送される。
【００２９】
図３に、本実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器の構成を示す。この復号器は、複数の符号ベクトルを格納した符号帳２０１と、この符号帳２０１から入力端子２００より入力されたインデックスｉに対応して取り出された符号ベクトルｙ［ｉ］に対し、図１中の制約条件除去部１０４で除去された制約条件を付加して量子化ベクトルを生成する制約条件付加部２０８から構成される。符号帳２０１は、図１に示した符号化器中の符号帳１０１と同一構成となっている。
【００３０】
次に、図４に示すフローチャートを用いて、図３の復号器による復号の処理手順を説明する。
まず、図１の符号化器から伝送されたインデックスｉを入力し、このインデックスｉに対応する符号ベクトルｙ［ｉ］を符号帳２０１から取り出す（ステップＳ２１）。
【００３１】
次に、符号ベクトルｙ［ｉ］に対して、制約条件を除去する変換関数Ｆの逆関数である制約条件を付加する関数Ｆ^-1を施し、制約条件を満たす量子化ベクトルｘ′＝Ｆ^-1（ｙ［ｉ］）を復号ベクトルとして得る。
【００３２】
なお、本実施形態では符号帳が一つのみであるが、複数の符号帳を用いる場合には、各符号帳から取り出された符号ベクトルを足し合わせて近似量子化ベクトルを生成し、これと目標ベクトルとの誤差を求めるようにすればよい。
【００３３】
このような構成により、本実施形態のベクトル量子化方法によれば、少ない計算量で制約条件を満たす量子化ベクトルを得ることができる。この効果については、以下に説明する第２の実施形態で具体的に述べることにする。
【００３４】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態に係るベクトル量子化方法を図５および図６により説明する。
図５は、本実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化器の構成を示す図である。この符号化器は、それぞれ複数の符号ベクトルを格納した第１、第２の符号帳３０１，３０２と、入力端子３０３より入力された入力ベクトルから制約条件を除去して目標ベクトルを生成する制約条件除去部３０４と、第１、第２の符号帳３０１，３０２から取り出された符号ベクトルを足し合わせて、目標ベクトルを近似する量子化ベクトル（近似量子化ベクトル）を得る加算器３０５と、近似量子化ベクトルと目標ベクトルとの誤差を求める減算器３０６と、この誤差を評価して最適な符号ベクトルの組合せを選択し、その符号ベクトルの組み合わせを指し示すインデックスを出力する誤差評価部３０７と、近似量子化ベクトルに制約条件を付加して量子化ベクトルを出力する制約条件付加部３０８から構成される。なお、符号化器で量子化ベクトルを用いる必要がない場合には、制約条件付加部３０８は不要である。
【００３５】
入力端子３０３には、入力ベクトルとしてＬＳＰパラメータが入力される。このＬＳＰパラメータは制約条件除去部３０４に入力され、ここで量子化ＬＳＰパラメータに課せられている制約条件、具体的には量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値Ｄ以上であるという条件が除去される。
【００３６】
こうして制約条件が除去されたＬＳＰパラメータを目標ベクトルとして、量子化が行われる。本実施形態の例では、２段のベクトル量子化が行われる。２段のベクトル量子化では、第１、第２の符号帳３０１，３０２からそれぞれ得られた符号ベクトルを加算器３０５で足し合わせた近似量子化ベクトルが生成される。そして、減算器３０６により目標ベクトルと近似量子化ベクトルとの誤差が計算される。誤差評価部３０７では、この誤差が最小になる組み合わせの符号ベクトルを第１、第２の符号帳３０１，３０２からそれぞれ探索し、これらの符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する。これらのインデックスは、図示しない伝送路または蓄積媒体を介して復号器へ伝送される。
【００３７】
図６は、本実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器の構成を示す図である。この復号器は、複数の符号ベクトルをそれぞれ格納した第１、第２の符号帳４０１，４０２と、これらの符号帳４０１，４０２から入力端子４００より入力されたインデックスに対応して取り出された組み合わせの符号ベクトルを足し合わせて近似量子化ベクトルを得る加算器４０５と、この近似量子化ベクトルに対し、制約条件を付加して量子化ベクトルを生成する制約条件付加部４０８から構成される。
【００３８】
入力端子４００には、図５の符号化器から伝送されてきたインデックスが入力される。符号帳４０１，４０２からは、これらのインデックスにそれぞれ対応する符号ベクトルが取り出され、加算器４０５で足し合わされることにより、近似量子化ベクトルが生成される。この近似量子化ベクトルは制約条件付加部４０８に入力され、図５中の制約条件除去部３０４で除去された制約条件が付加されることにより、量子化ベクトルが生成される。具体的には、制約条件付加部４０８では近似量子化ベクトルに対して、隣り合う成分間の間隔をＤずつ広げる処理が行われる。
【００３９】
このようにすることで、入力ベクトルであるＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔を予めＤずつ縮め、量子化後にＤずつ広げることにより、量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔がＤよりも大きいという制約条件を量子化時には考慮する必要がなくなる効果がある。特に、条件の確認を符号帳４０１，４０２の探索ループ内で行う場合は、計算量を大きく削減できる。
【００４０】
次に、本実施形態のより具体的な例として、入力ベクトルがｐ次の線形予測分析で得られたＬＳＰパラメータｗ＝｛ｗ₁，ｗ₂，…，ｗ_p）であり、このＬＳＰパラメータｗ＝｛ｗ₁，ｗ₂，…，ｗ_p）を２段のベクトル量子化により量子化する場合について詳しく説明する。
量子化ベクトルである量子化ＬＳＰパラメータｗ′は、１段目の符号ベクトルｗ′ａ（ｉ）と、２段目の符号ベクトルｗ′ｂ（ｊ）を用いて、
ｗ′＝ｗ′ａ（ｉ）＋ｗ′ｂ（ｊ）
；ｗ′＝｛ｗ′₁，ｗ′₂，…，ｗ′_p｝（２）
と表される。先に述べたように、ＬＳＰパラメータｗには式（１）の順序関係の条件に加えて、
ｗ_i+1−ｗ_i＞Ｄ（３）
で示されるようにＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定の間隔Ｄ以上であることが必要である。
【００４１】
従来のベクトル量子化方法による符号帳探索では、入力されるＬＳＰパラメータｗとの誤差が最小となる符号ベクトルｗ′ａ（ｉ），ｗ′ｂ（ｊ）の組み合わせを符号帳から選択し、ｉ，ｊをインデックスとして出力する。量子化ＬＳＰパラメータは、ｗ′＝ｗ′ａ（ｉ）＋ｗ′ｂ（ｊ）として得られる。このとき注意すべきことは、符号ベクトルｗ′ａ（ｉ），ｗ′ｂ（ｊ）の組合せによっては式（３）の条件が満たされなくなる場合がある点である。
【００４２】
１段のベクトル量子化では、このようなことは起こらない。式（３）を満たすように、予め符号帳を設計しておけば良いからである。しかし、２段以上のベクトル量子化になると２つのベクトルを合わせた結果が式（３）を満たすように符号帳を設計するのは困難である。そこで、従来では量子化のループ内で、あるいは、量子化終了後に量子化結果が式（３）を満たすかどうかを確認する必要があった。この確認に必要な演算量は、式（３）より量子化ＬＳＰパラメータの一対の隣り合う成分につき減算が１回と比較が１回必要である。
【００４３】
これに対し、本実施形態では入力ベクトルｘに
Ｆ（ｘ）＝ｘ−ｄ
ｘ＝｛ｘ₁，ｘ₂，…，ｘ_p｝
ｄ＝｛０，Ｄ，２Ｄ，…，（ｐ−１）Ｄ｝（４）
なる変換関数を用いて変換を施し、また近似量子化ベクトルに
Ｆ^-1（ｘ）＝ｘ＋ｄ（５）
なる関数Ｆ^-1（ｘ）を用いて逆変換を施す。ここで、Ｆ（ｘ）は入力ベクトルｘの隣り合う成分間の間隔をＤだけ縮める関数であり、図１中の制約条件除去部１０４（図２中の制約条件除去ステップＳ１１）で用いられる。また、Ｆ^-1（ｘ）は近似量子化ベクトルの隣り合う成分間の間隔をＤだけ広げる関数であり、図３中の制約条件付加部２０８（図４中の制約条件付加ステップＳ２２）で用いられる。また、ｄは制約条件をベクトルで表した制約ベクトルである。
【００４４】
入力ベクトルであるＬＳＰパラメータｗの隣り合う成分間の間隔を関数Ｆ（ｘ）を用いて予めＤずつ縮め、量子化後に近似量子化ベクトルを関数Ｆ^-1（ｘ）を用いてＤずつ広げることで、量子化ベクトルである量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔がＤよりも大きいという制約条件を量子化の処理から取り除く点が本実施形態のポイントである。
【００４５】
符号化に際しては、入力端子３０３への入力ベクトルであるＬＳＰパラメータｗに制約条件除去部３０４により変換Ｆを施し、これにより生成された目標ベクトルＦ（ｗ）と加算器３０５からの近似量子化ベクトルとの誤差が最小となる組合せの符号ベクトルｙ′ａ（ｉ），ｙ′ｂ（ｊ）を誤差評価部３０７により符号帳３０１，３０２から選択し、ｉ，ｊをインデックスとして出力する。
【００４６】
一方、復号に際しては、入力端子４００に入力されたインデックスｉ，ｊに対応する符号ベクトルｙ′ａ（ｉ），ｙ′ｂ（ｊ）を符号帳４０１，４０２から取り出し、これを加算器４０５で
ｙ′＝ｙ′ａ（ｉ）＋ｙ′ｂ（ｊ）
ｙ′＝｛ｙ′₁，ｙ′₂，…，ｙ′_p｝（６）
のように加算して近似量子化ベクトルｙ′を求め、この近似量子化ベクトルｙ′に制約条件付加部４０８で
ｗ′＝Ｆ^-1（ｙ′）＝ｙ′＋ｄ（７）
なる逆変換Ｆ^-1を施して、量子化ベクトルである量子化ＬＳＰパラメータｗ′を得る。
【００４７】
このように本実施形態では、入力ベクトルｗから予め制約ベクトルｄを引き去ったベクトルＦ（ｗ）を目標ベクトルとし、これを量子化している点が従来の方法と大きく異なる。このようにすることで、量子化ベクトルが制約条件を満たしているかどうかの確認を少ない計算量で行うことができる。
【００４８】
すなわち、従来法では式（３）の条件が満たされているかどうかを確認する必要があるが、式（３）の条件が満たされることは、本実施形態では
ｙ′_i+1＞ｙ′_i （８）
が満たされることと等しい。式（８）を満たしているかどうかを調べるのには１回の比較を行えばよく、式（３）の条件を確認するよりも１回の減算分だけ計算量が少ないことになる。
【００４９】
このように本実施形態では、量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔の確認に必要な演算は一対の隣り合う成分につき減算１回だけ削減されるわけであるが、符号帳探索のループ内で行う場合は計算量削減の効果が大きい。ＬＳＰパラメータは通常、２０〜３０ビット程度で量子化される。２０ビット（１段目１０ビット、２段目１０ビット）のベクトル量子化を行う場合、１段目を探索した後、２段目の探索を行うが、２段目の探索時に従来法では式（３）、本発明では式（８）の条件を確認する必要がある。条件が満たされていない候補に対しては、候補（前述の近似量子化ベクトル）から除外したり、条件が満たされるように補正を行ってから探索を継続する、などの対策が行われる。
【００５０】
例として、１０次元のＬＳＰパラメータの場合、一つのＬＳＰパラメータにつき隣り合う成分の対は９個であり、１０ビットの符号帳（１０２４候補）では９×１０２４＝９２１６回の確認を行う必要がある。本実施形態では、上述のようにこの確認を従来法よりＬＳＰパラメータの隣り合う成分の１対につき、１回ずつ少ない計算量で行うことができるため、全体では約１００００回の計算量削減となり、その効果は大きい。
【００５１】
計算量を削減するため、符号帳探索ループの中で確認を行わずに、符号帳探索が終了した後に行うことも可能である。その場合、条件が満たされていないときは、過去の量子化値を用いたり、補正して使用するなどの対策が必要である。変換関数Ｆで用いるｄの値は、式（４）の値に限るものではなく、例えば音質への影響や符号化方法により、次元毎に異なる値を設定することも可能である。
【００５２】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態に係るベクトル量子化方法を図７および図８により説明する。
図７は、本実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化器の構成を示す図である。図７において図５と同一部分に同一符号を付して第２の実施形態との相違点を中心に説明すると、本実施形態の符号化器では図５における第１、第２の符号帳３０１，３０２が除去され、代わりに符号帳３１１、遅延部３１２および予測部３１３が設けられている。
【００５３】
本実施形態は、ＬＳＰパラメータ予測符号化を行う例を示している。予測符号化は、過去の量子化ＬＳＰパラメータを基に現在のＬＳＰパラメータを予測し、実際のＬＳＰパラメータとの差を量子化して伝送する方法であり、図７では次のようにして予測符号化を行っている。
【００５４】
加算器３０５の出力は遅延部３１２を介して予測部３１３に入力され、ここで現在のＬＳＰパラメータの予測値が生成される。複数の符号ベクトルを格納した符号帳３１１から一つずつ取り出された符号ベクトルは加算器３０５で予測値と加算されて近似量子化ベクトルが生成され、減算器３０６により制約条件除去部３０４の出力である目標ベクトルと近似量子化ベクトルとの誤差が計算される。誤差評価部３０７では、この誤差が最小になる符号ベクトルを符号帳３１１から探索し、この符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する。これらのインデックスは、図示しない伝送路または蓄積媒体を介して復号器へ伝送される。
【００５５】
図８は、本実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器の構成を示す図である。図８において図６と同一部分に同一符号を付して第２の実施形態との相違点を中心に説明すると、本実施形態の復号器は図６における第１、第２の符号帳４０１，４０２が除去され、代わりに符号帳４１１、遅延部４１２および予測部４１３が設けられている。
【００５６】
入力端子４００には、図７の符号化器から伝送されてきたインデックスが入力される。複数の符号ベクトルを格納した符号帳４１１からは、このインデックスに対応する符号ベクトルが取り出され、加算器４０５で遅延部４１２の出力に基づいて予測部４１３で求められた予測値と足し合わされることにより、近似量子化ベクトルが生成される。この近似量子化ベクトルは制約条件付加部４０８に入力され、図７中の制約条件除去部３０４で除去された制約条件が付加されることにより、量子化ベクトルが生成される。
【００５７】
このように本実施形態はＬＳＰパラメータの予測符号化を行った場合にも有効であり、第２の実施形態と同様に制約条件を量子時に考慮する必要のないベクトル量子化が可能となる。
【００５８】
本実施形態において、遅延部３１２，４１２に蓄えられるベクトルの数、つまの予測次数は何次でもよい。一般に予測の次数を上げるほど、量子化の精度が上がる。本実施形態は、予測次数にかかわらず適応可能である。また、予測方法としては本実施形態で示したＡＲ型（自己回帰型）の他にＭＡ型（移動平均型）、その他の形式も可能である。
【００５９】
さらに、本実施形態では図７のに符号化器において、加算器３０３の出力を遅延部３１２で保持して予測部３１３への入力としているが、制約条件付加部３０８の出力を遅延部で保持しておき、制約条件を取り除いて予測部の入力としても等価な処理を行うことができる。符号化器では処理の都合上、過去の量子化ベクトル、つまり制約条件付加部３０８の出力を遅延部で保持する場合があるので、この方法によると加算器３０５の出力を遅延部３１２（メモリ）で保持する場合と異なり、メモリを特別に追加する必要が無くなる。
【００６０】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態に係るベクトル量子化方法を図９および図１０により説明する。
図９は、本実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化器の構成を示す図である。図９において図７と同一部分に同一符号を付して第３の実施形態との相違点を中心に説明すると、本実施形態の符号化器は図７の符号化器に変換部３２１と逆変換部３２２が追加された構成となっており、その他の構成は図７と同じである。制約条件付加部３０８は、前述したように符号化器で量子化ベクトルを用いる必要が無い場合は不要であり、その場合は逆変換部３２２も不要である。
【００６１】
入力端子３０３に入力された入力ベクトルであるＬＳＰパラメータは、制約条件除去部３０４で制約条件が除去されることにより、隣り合う成分間の間隔がＤだけ狭められたベクトルとされた後、さらに変換部３２１で非線形変換されて目標ベクトルとなる。変換部３２１での非線形変換としては対数変換が挙げられるが、これに限るものではない。符号帳３１１および予測部３１３からは、それぞれ変換領域での符号ベクトルおよび予測値が出力され、加算器３０５で足し合わされることにより、変換領域での近似量子化ベクトルが生成される。
【００６２】
そして、減算器３０６で変換部３２１の出力である目標ベクトルと近似量子化ベクトルとの誤差が計算され、誤差評価部３０７でこの誤差が最小になる符号ベクトルを符号帳３１１から探索し、この符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する。これらのインデックスは、図示しない伝送路または蓄積媒体を介して復号器へ伝送される。
【００６３】
図１０は、本実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器の構成を示す図である。図１０において図８と同一部分に同一符号を付して第３の実施形態との相違点を中心に説明すると、本実施形態の符号化器は図８の符号化器における制約条件付加部４０８の前に逆変換部４２２が追加された構成となっており、その他の構成は図８と同じである。この逆変換部４２２は図９における逆変換部３２２と同じものであり、図９における変換部３２１の逆変換、例えば逆対数変換を行う。
【００６４】
本実施形態に示されるように、本発明は変換領域においても有効である。この有効性について述べる。
ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔がＤ以上という条件を対数変換のような非線形変換領域で成立させることは困難である。図１１を用いてその理由を説明する。図１１は横軸がＬＳＰパラメータ、縦軸が変換領域でのＬＳＰパラメータを表す。ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔は、ｗ_i，ｗ_i+1間、ｗ_i′，ｗ_i+1′間のいずれもＤである。しかし、変換領域でのＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔は同じではない。変換領域でＬＳＰパラメータの量子化を行い、かつＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔をＤ以上に保つためには、一度逆変換して間隔を評価する必要がある。これは多くの計算量を必要とし、現実的でない。
【００６５】
これに対し、本実施形態では制約条件除去部３０４により入力ベクトルであるＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔を図１２に示すように予めＤだけ縮めておくため、変換領域では順序が入れ替わるか否かを確認することで、ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔をＤ以上に保つことができるかどうかを確認することができる。
【００６６】
ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔を確認するのに、従来法では式（３）の計算に加えて逆変換を行う計算が余分に必要である。一般に、逆変換は多くの計算量を必要とするため、計算量がさらに増えることになり、好ましくない。一方、本実施形態では変換領域で式（８）の条件の確認を行うだけで良い。
【００６７】
このように実施形態では、入力ベクトルであるＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔を制約条件除去部３０４で予めＤだけ縮めておくことにより、その後に変換部３２１で対数変換などの非線形変換を行ってから量子化を行う場合も、式（８）に示した条件の順序の確認だけでＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔を確保できるという利点がある。
【００６８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば符号化時に入力ベクトルに対し量子化ベクトルに予め定められた制約条件を除去する変換を施した後に量子化を行い、復号時には量子化ベクトルの復号後に符号化時と逆の変換を施して制約条件を満たす量子化ベクトルを生成することにより、量子化ベクトルが制約条件を満たしているかどうかの確認を少ない計算量で行うことが可能となり、制約条件のあるベクトル量子化を効率良く行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化器の構成を示す図
【図２】同実施形態における符号化の処理手順を示すフローチャート
【図３】本発明の第１の実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器の構成を示す図
【図４】同実施形態における復号の処理手順を示すフローチャート
【図５】本発明の第２の実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化器の構成を示す図
【図６】本発明の第２の実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器の構成を示す図
【図７】本発明の第３の実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化器の構成を示す図
【図８】本発明の第３の実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器の構成を示す図
【図９】本発明の第４の実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化器の構成を示す図
【図１０】本発明の第４の実施形態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器の構成を示す図
【図１１】同実施形態におけるＬＳＰパラメータの非線形変換について説明する図
【図１２】同実施形態におけるＬＳＰパラメータの非線形変換と制約条件の除去を組み合わせたことによる効果を説明する図
【符号の説明】
１０１…符号化帳
１０３…入力端子
１０４…制約条件付加部
１０６…減算器
１０７…誤差評価部
２０１…符号帳
２０８…制約条件付加部
３０１…第１の符号帳
３０２…第２の符号帳
３０３…入力端子
３０４…制約条件除去部
３０５…加算器
３０６…減算器
３０７…誤差評価部
３０８…制約条件付加部
３１１…符号帳
３１２…遅延部
３１３…予測部
３２１…変換部
３２２…逆変換部
４００…入力端子
４０１…第１の符号帳
４０２…第２の符号帳
４０５…加算器
４０８…制約条件付加部
４１１…符号帳
４１２…遅延部
４１３…予測部
４２２…逆変換部

Claims

ＬＳＰパラメータを入力ベクトルとし、該入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し引いて目標ベクトルを生成するステップと、
前記目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを符号帳から選択し、該符号ベクトルを指し示すインデックスを出力するステップとを有し、
前記制約ベクトルは、前記第１の量子化ベクトルと該制約ベクトルとを合成することで生成される第２の量子化ベクトルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値以上となるように構成されることを特徴とするベクトル量子化方法。
ＬＳＰパラメータよりなる入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し引いて得られた目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを指し示すインデックスを入力し、該符号ベクトルを符号帳から取り出すステップと、
前記符号ベクトルよりなる前記第１の量子化ベクトルに前記制約ベクトルを付加して第２の量子化ベクトルを生成するステップとを有し、
前記制約ベクトルは、前記第２の量子化ベクトルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値以上となるように構成されることを特徴とするベクトル量子化方法。
ＬＳＰパラメータを入力ベクトルとし、該入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し引いて目標ベクトルを生成するステップと、
過去の量子化ベクトルから前記制約ベクトルを差し引いたベクトルを用いて予測ベクトルを生成するステップと、
前記予測ベクトルと合成されて前記目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを符号帳から選択し、該符号ベクトルを指し示すインデックスを出力するステップとを有し、
前記制約ベクトルは、前記第１の量子化ベクトルと該制約ベクトルとを合成することで生成される第２の量子化ベクトルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値以上となるように構成されることを特徴とするベクトル量子化方法。
ＬＳＰパラメータよりなる入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し引いて生成される目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを指し示すインデックスを入力し、該符号ベクトルを符号帳から取り出すステップと、
過去の量子化ベクトルから前記制約ベクトルを差し引いたベクトルを用いて予測ベクトルを生成するステップと、
前記符号ベクトルと前記予測ベクトルとを合成して前記第１の量子化ベクトルを合成するステップと、
前記第１の量子化ベクトルと前記制約ベクトルとを合成して第２の量子化ベクトルを生成するステップとを有し、
前記制約ベクトルは、前記第２の量子化ベクトルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値以上となるように構成されることを特徴とするベクトル量子化方法。