(57)【要約】【課題】情報の圧縮効率を改善する。【解決手段】少なくとも一種のフレーム内のサンプルを並び替えた系列と並び替えを行なわない系列とを合せて複数の系列を作成する過程と、各系列毎に予測誤差信号を生成する過程と、予測誤差信号を評価し、最も望ましい予測誤差を呈する系列を選択する過程と、最も望ましい予測誤差を呈する系列の予測誤差信号を圧縮符号化する過程と、この圧縮符号化された圧縮予測誤差信号とこの圧縮予測誤差信号に対応する予測係数と、選択した系列の並び替え情報とを伝送記録する過程とを含む。【選択図】      図１
2004151433.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも一種のフレーム内のサンプルを並び替えた系列と、並び替えを行なわない系列とを合せて複数の系列を作成する過程と、
各系列毎に予測係数を求める過程と、
この予測係数または量子化後の予測係数で予測誤差信号を生成する過程と、
その予測誤差信号を評価し、最も望ましい予測誤差を呈する系列を選択する過程と、
最も望ましい予測誤差を呈する系列の予測誤差信号を圧縮符号化する過程と、
この圧縮符号化された圧縮予測誤差信号と、その圧縮誤差予測信号に対応する予測係数と、選択した系列の並び替え情報とを出力する過程と、
を含むことを特徴とする符号化方法。
【請求項２】
圧縮符号化された予測誤差信号と、予測係数と、フレーム内のサンプルに対する並び替え方法を指定する並び替え情報を復号する過程と、
前記並び替え情報で前記並び替えられた予測誤差信号のサンプルを元の系列に並び替えなおした系列を求める過程と、
上記予測係数を使った合成処理で、波形を再生する過程と、
を含むことを特徴とする復号化方法。
【請求項３】
予測誤差を求める際に、予測値を整数化することで、歪のない信号を再生することを特徴とする請求項１記載の符号化方法。
【請求項４】
信号を再構成する際に、予測値を整数化することで、歪のない信号を再生することを特徴とする請求項２記載の復号化方法。
【請求項５】
予測誤差信号を評価する方法として、平均パワー又はサンプルの最大絶対値、あるいはその両方を組み合わせることを特徴とする請求項１または３の何れかに記載の符号化方法。
【請求項６】
予測誤差信号を評価する方法として、予測誤差信号を圧縮したときの圧縮率を使うことを特徴とする請求項１または３の何れかに記載の符号化方法。
【請求項７】
予測誤差信号を並べ替える方法に複数チャンネルにまたがる場合を含むことを特徴とする請求項１乃至６の何れかに記載の符号化方法及び復号化方法。
【請求項８】
予測誤差信号を並べ替える方法として、ステレオの左右の信号の複数チャンネルにまたがる変換と並べ替えを含むことを特徴とする請求項１乃至６の何れかに記載の符号化及び復号化方法。
【請求項９】
少なくとも一種のフレーム内のサンプルを並び替えた系列と、並び替えを行なわない系列とを合せて複数の系列を作成する手段と、
各系列毎に予測係数を求める手段と、
予測係数または量子化後の予測係数で予測誤差信号を生成する誤差信号生成手段と、
予測誤差信号を評価し、最も望ましい予測誤差を呈する系列を選択する評価・選択手段と、
最も望ましい予測誤差を呈する系列の予測誤差信号を圧縮符号化する圧縮符号化手段と、
圧縮符号化された予測誤差信号と、この圧縮誤差信号に対応する予測係数と、選択した系列の並び替え情報を出力する手段と、
によって構成したことを特徴とする符号化装置。
【請求項１０】
圧縮された圧縮予測誤差信号と、予測係数と、フレーム内のサンプルに対する並び替え方法を指定する並び替え情報とを復号する復号手段と、
並び替え情報で予測誤差信号のサンプルを元の系列の順列に並び替える並び替え手段と、
予測係数を使った合成処理で波形を再生する手段と、
によって構成したことを特徴とする復号化装置。
【請求項１１】
コンピュータが読み取り可能な符号によって記述され、コンピュータに請求項１、３、５、６、７、８に記載の符号化方法の少なくとも一つを実行させる符号化プログラム。
【請求項１２】
コンピュータが読み取り可能な符号によって記述され、コンピュータに請求項２、４、７、８に記載の復号化方法の少なくとも一つを実行させる復号化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は音声、画像などの信号を圧縮し、符号化及び復号化する符号化方法、復号化方法、符号化装置、復号化装置、符号化プログラム、復号化プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声、画像などの信号を圧縮符号化する方法として、線形予測によって予測することで信号のサンプル値間の相関を除き、予測できなかった予測誤差のみを符号化することで情報量を削減することが知られている（例えば特許文献１）。
図１１にその代表的な構成の一例を示す。入力端子１００には或るサンプルレートでデジタル化されたデジタル信号系列が入力される。フレーム分割部１１０は入力端子１００からのデジタル入力信号系列を、例えば１０２４個のデジタル信号からなるフレーム単位に順次分割する。
【０００３】
フレーム分割されたデジタル信号は予測誤差信号生成部１２０に入力され、この予測誤差信号生成部１２０で予測誤差信号を生成する。予測誤差信号生成部１２０は従来より公知の技術により種々の構成が考えられるが、ここでは線形予測部１２０Ａと、整数化部１２０Ｂと、減算器１２０Ｃとによって構成した場合を示す。減算器１２０Ｃで予測値と元の信号との差を演算し、予測誤差信号を生成する。整数化部１２０Ｂは線形予測部１２０Ａで生成される予測係数の小数点以下の数値を切り落し、減算器１２０Ｃに予測係数の整数部分を印加するために設けられ、この整数化により歪みの発生が抑えられる。
【０００４】
減算器１２０Ｃで算出された予測誤差信号の振幅値は入力端子１００に入力された原信号の振幅と比較して充分小さい値に修正される。この結果可逆圧縮符号化部１５０で符号化（歪みを許さない符号化）される圧縮符号はビット数の小さい圧縮符号に変換された圧縮率が高められる。
復号器では復号化部２１０で圧縮符号を復号し、線形予測合成部２２０で線形予測部１２０Ａで生成した予測係数を使って線形予測合成し、その合成出力を整数化部２３０で整数化して加算器２４０で復号化部２１０からの復号信号に加算し、その加算結果をフレーム合成部２５０でフレーム合成し音声波形を再生する。
【０００５】
図１２は圧縮率を更に高めることができる符号器と復号器の例を示す。図１２に示す符号器及び復号器は特許文献２で提案された符号器及び復号器である。フレーム分割部１１０でフレーム分割されたデジタル信号を誤差信号生成部１２０に入力し、その出力に予測誤差信号を生成し、この予測誤差信号を可逆圧縮化部１５０で符号化するが、ここでは特に可逆圧縮符号化部１５０による可逆圧縮符号化の効率を上げるために、並び替え部１６０を設ける。この並び替え部１６０は誤差信号を２の補数表現によるサンプル列から、符号絶対値表現（極性と絶対値の２進数）によるサンプル列へ変換し、その各サンプルのビット位置、つまりＭＳＢ，第２ＭＳＢ，…，ＬＳＢ毎に、サンプルを跨いだ、フレーム内のビットからなるビット列として並び替えられて、可逆圧縮符号化部１５０で可逆圧縮符号化して圧縮された主情報Ｉ（ｅ）を出力する。差信号の各サンプルがＶＤ（ｋ）は例えば図１３Ａに示すように、ＬＳＢ〜極性ビットまでのビット列で構成される。並び替えられたビット列の１つＤＨ（ｉ）は図１３Ｂに示すように、図１３Ａの各サンプルの同一ビットで構成され、ここでは１０２４個ビットである。誤差信号は振幅が小さいので、上位のビットは全て“０”となることが多く、その結果、並び替えたビット列は“０”が連続することによって、誤差信号の可逆圧縮符号化効率を上げることができる。このことから以下では並び替え部１６０の処理をビットスライスと称すことにする。
【０００６】
可逆圧縮符号化としては、例えば、同一符号（１又は０）が連続する系列がある場合や頻繁に出現する系列がある場合を利用した、ハフマン符号化や算術符号化などのエントロピィ符号化などを用いることができる。
復号化器では、可逆復号化部２１０で圧縮された主情報Ｉ（ｅ）が復号化され、その復号信号に対し、並び替え部２７０で並び替え部１６０と逆の処理が行われ、誤差信号がフレーム単位で順次再生される。また、予測合成部２２０で線形予測部１２０Ａで生成した予測係数を使って線形予測合成し、その合成出力を整数化部２３０で整数化し加算器２４０に入力する。加算器２４０で復号信号と加算し、その加算出力をフレーム合成部２５０でフレームごとの各加算信号が順次連結されて、音声或いは画像の波形が再生される。
また、ステレオ信号の左右信号を１次元として予測する方法として「多チャンネル音声信号符号化方法及びその復号化方法及びそれを使った符号化装置及び復号化装置がある（特許文献３）。
【０００７】
【特許文献１】
特許第３０８７８１４号明細書
【特許文献２】
特開２００１−４４８４７公報
【特許文献３】
特許第３０９９８７６号明細書
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上記の圧縮符号化方法では誤差信号の圧縮性能は各方式に応じて一義的に決定され、必ずしも最適化は十分でなく、フレーム毎に最適化は行なわれていない。この発明の目的は予測処理に付加処理を加えることで、常時最適な圧縮効率で動作させることができる符号化方法、復号化方法、符号化装置、復号化装置、符号化プログラム、復号化プログラムを提案しようとするものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
この発明では少なくとも一種のフレーム内のサンプルを並び替えた系列と、並び替えを行なわない系列とを合せて複数の系列を作成する過程と、各系列毎に予測係数を求める過程と、この予測係数または量子化後の予測係数で予測誤差信号を生成する過程と、その予測誤差信号を評価し、最も望ましい予測誤差を呈する系列を選択する過程と、最も望ましい予測誤差を呈する系列の予測誤差信号を圧縮符号化する過程と、この圧縮符号化された圧縮予測誤差信号と、その圧縮誤差信号に対応する予測係数と、選択した系列の並び替え情報とを出力する過程と、を含む符号化方法を提案する。
【００１０】
この発明では更に圧縮符号化された予測誤差信号と、予測係数と、フレーム内のサンプルに対する並び替え方法を指定する並び替え情報を復号する過程と、並び替え情報で前記並び替えられた予測誤差信号のサンプルを元の系列に並び替えなおした系列を求める過程と、予測係数を使った合成処理で、波形を再生する過程と、を含む復号化方法を提案する。
この発明では更に予測誤差を求める際に、予測値を整数化することで、歪のない信号を再生する符号化方法を提案する。
【００１１】
この発明では更に信号を再構成する際に、予測値を整数化することで、歪のない信号を再生する復号化方法を提案する。
この発明では更に予測誤差信号を評価する方法として、平均パワー又はサンプルの最大絶対値、あるいはその両方を組み合わせる符号化方法を提案する。
この発明では更に予測誤差信号を評価する方法として、予測誤差信号を圧縮したときの圧縮率を使う符号化方法を提案する。
この発明では更に予測誤差信号を並べ替える方法に複数チャンネルにまたがる場合を含む符号化方法及び復号化方法を提案する。
【００１２】
この発明では更に予測誤差信号を並べ替える方法として、ステレオの左右の信号の複数チャンネルにまたがる変換と並べ替えを含む符号化及び復号化方法を提案する。
この発明では更に少なくとも一種のフレーム内のサンプルを並び替えた系列と、並び替えを行なわない系列とを合せて複数の系列を作成する手段と、各系列毎に予測係数を求める手段と、予測係数または量子化後の予測係数で予測誤差信号を生成する誤差信号生成手段と、予測誤差信号を評価し、最も望ましい予測誤差を呈する系列を選択する評価・選択手段と、最も望ましい予測誤差を呈する系列の予測誤差信号を圧縮符号化する圧縮符号化手段と、圧縮符号化された予測誤差信号と、この圧縮誤差信号に対応する予測係数と、選択した系列の並び替え情報を出力する手段と、によって構成した符号化装置を提案する。
【００１３】
この発明では更に圧縮された圧縮予測誤差信号と、予測係数と、フレーム内のサンプルに対する並び替え方法を指定する並び替え情報とを復号する復号手段と、並び替え情報で予測誤差信号のサンプルを元の系列の順列に並び替える並び替え手段と、予測係数を使った合成処理で波形を再生する手段と、によって構成した復号化装置を提案する。
この発明では更にコンピュータが読み取り可能な符号によって記述され、コンピュータに上記した符号化方法の少なくとも一つを実行させる符号化プログラムを提案する。
この発明では更にコンピュータが読み取り可能な符号によって記述され、コンピュータに上記した復号方法の少なくとも一つを実行させる復号化プログラムを提案する。
【００１４】
作用
この発明による符号化方法及び復号化方法によれば予測誤差信号の状況を常時評価し、常に予測誤差信号のエネルギー或は振幅が最小となる並べ替えの系列を選択する。この結果、圧縮率は常に最適状態に制御され、常に高圧縮率の状態を維持することができる。従って、この発明によれば伝送又は記録する情報量を低減できる利点が得られる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
第１実施例
図１にこの発明の第１実施例を示す。図１に示す符号器ではフレーム分割部１１０が入力端子１００からのデジタル入力信号系列を、例えば１０２４個のデジタル信号からなるフレーム単位に順次分割する。
フレーム分割されたデジタル信号をこの発明ではＮ＋１個の信号系列Ｊ０  ，Ｊ１  〜ＪＮ  に分岐し、分岐した各信号系列Ｊ０  ，Ｊ１  〜ＪＮ  毎に予測誤差信号生成部１２０Ａ０  ，１２０Ａ１  〜１２０ＡＮ  を設け、これら各予測誤差信号生成部１２０Ａ０  〜１２０ＡＮ  で各信号系列毎に予測誤差信号を生成する。
ここで信号系列Ｊ０  では入力された信号系列の順列を並べ替えしない信号の順列に従って予測誤差信号を生成する。
【００１６】
他の信号系列Ｊ１  〜ＪＮ  には並び替え部１３０Ａ１  〜１３０ＡＮ  を設ける。これら各並び替え部１３０Ａ１  〜１６０ＡＮ  でデジタル信号の並び替えを行なう。並び替えを行なう信号系列の数ＮとしてＮは２以上の整数とされ一例としてＮ＝２〜５程度を想定する。
並び替えの例としては１チャンネルの音声信号Ｘ（１），Ｘ（２），Ｘ（３），Ｘ（４），Ｘ（５），…，Ｘ（ｋ）…を入力してフレーム毎に、
順列１として
Ｘ（１），Ｘ（３），Ｘ（５），Ｘ（２），Ｘ（４），Ｘ（６），…
順列２として
Ｘ（１），Ｘ（２），Ｘ（３），Ｘ（６），Ｘ（５），Ｘ（４），…
などＮ通りの順列に並び替える。
予測誤差信号生成部１２０Ａ０  〜１２０ＡＮ  としては図１に示す例では線形予測部１２０Ａと、整数化部１２０Ｂと、減算器１２０Ｃとによって構成した場合を示す。減算器１２０Ｃでは入力された元のデジタル信号と線形予測値との差を演算し、予測誤差信号を生成する。
【００１７】
各予測誤差信号生成部１２０Ａ０  ，１２０Ａ１  〜１２０ＡＮ  で生成された予測誤差信号は評価・選択部１７０に入力される。評価・選択部１７０では各誤差信号生成部１２０Ａ０  〜１２０ＡＮ  から入力される各誤差信号の振幅値又はエネルギー等を比較し、常時最も振幅値が小さいか或はエネルギーが小さい誤差信号の系列を選択し、その系列の誤差信号を図１２及び図１３を用いて説明したビットスライスを実行する並び替え部１６０を通じて可逆符号化部１５０へ入力し、可逆符号化する。
これと共に、各予測誤差信号生成部１２０Ａ０  〜１２０ＡＮ  からは予測誤差信号の他に、線形予測部１２０Ａから出力される予測係数を評価・選択部１７０に入力する。評価・選択部１７０は最も望ましいと評価した予測誤差信号の信号系列の線形予測部１２０Ａが出力する予測係数Ｉ（ｎ）  を選択して出力する。更に、評価・選択部１７０は最も望ましいとして選択した系列の並び替え方法を表わすインデックスＩ（ｄ）  を出力する。
【００１８】
復号器では復号化部２１０で符号化された主情報Ｉ（ｅ）  を復号し、その復号信号を並び替え部２７０で並び替え部１６０で施したビットスライスと逆の処理を施し、更に２の補数に変換して加算部２４０に入力する。加算部２４０では線形予測合成部２２０で予測合成された予測係数が整数化されて加算され、並び替えられたデジタル信号列が再生される。このデジタル信号列は順列再生手段２８０で入力時の元の順列に並び替えられる。つまり、評価・選択部１７０が出力したインデックスを並び替え情報復号手段２９０で復号し、その復号信号を使って順列再生手段２８０で並び替えられたデジタル信号列を元のデジタル信号列に並び替える。
ここで評価・選択部１７０が出力する予測誤差信号に対応した予測係数に関して補足説明する。評価・選択部１７０では選択した信号系列についての線形予測係数ＬＰＣを符号と対応付けて複数のＬＰＣ係数群が格納された符号帳を用いて量子化し、対応する量子化符号を出力するか、もしくはＬＰＣをＬＳＰ係数に変換し、符号と対応付けて複数のＬＳＰ係数群が格納された符号帳を用いて量子化し、対応する線形予測量子化符号を出力する。
【００１９】
線形予測合成部２２０では線形予測量子化符号を入力して符号と対応付けて複数のＬＰＣ係数群が格納された符号帳を用いて、もしくは符号と対応付けて複数のＬＳＰ係数群が格納された符号帳を用いて量子化ＬＳＰ係数を求めた上で量子化ＬＰＣ係数を得て、線形予測誤差信号に対し量子化ＬＰＣ係数で線形予測して並び替え信号を復号する。
以上の如く、図１に示した実施例によれば各フレーム毎に最も望ましい信号系列が選択され、圧縮率の最適化が施され、常に最良の圧縮率で可逆圧縮符号化を実現することができる。
図１に示した実施例では最適化の評価基準として予測誤差信号の振幅値又は予測誤差信号のエネルギーが最小となる並び替え順列を選択するものとして説明したが、他の評価基準として最大振幅が小さい方が望ましい場合がある。波形を再現しない分析合成符号化では、この逆に少数の例外サンプルの予測誤差を無視してもそれ以外のサンプルの予測誤差を小さくすることが重要となる場合もある。この評価方法を採る実施例を第２実施例で説明する。
【００２０】
第２実施例
図２にこの発明の第２実施例を示す。図１と対応する部分には同一符号を付し、その重複説明は省略する。
図２に示す実施例では並び替えをしない入力原音信号Ｓ０を評価・選択部１７０へ入力し、入力原音信号Ｓ０のエネルギーＰと、自乗平均振幅Ｓとを測定すると共に並び替えられた各予測誤差信号のエネルギーＥと、並び替えられた各予測誤差信号の振幅の最大値ｔとを測定し、これらの測定値Ｐ，Ｅ，ｓ，ｔにより
Ｍ＝１０ｌｏｇ１０（Ｐ／Ｅ）＋（ｓ／ｔ）      ・・・（１）
を演算し、Ｍが最大になる予測誤差信号を選択する。
この評価方法を採った場合には予測誤差のエネルギーＥだけでなく、予測誤差の最大振幅が小さいことが考慮され、適正な最適化を実現することができる。
【００２１】
第３実施例
図３はこの発明の第３実施例を示す。この実施例では予測誤差信号を評価する方法として、予測誤差信号を圧縮したときの圧縮率を利用する実施例を示す。
つまり、この実施例では各誤差信号生成部１２０Ａ０  〜１２０ＡＮ  の出力側にそれぞれ並び替え部１６０を設け、この並び替え部１６０でビットスライス処理を施し、これら各並び替え部１６０の出力側に可逆符号化部１５０を設ける。各可逆符号化部１５０から出力される圧縮符号化された予測誤差信号を評価・選択部１７０に入力し、評価・選択部１７０で圧縮率が最も大きい信号系列（圧縮符号のビット長が最も短かい信号系列）を選択する。
評価・選択部１７０では選択した信号系列の圧縮符号化された主情報Ｉ（ｅ）  と、その信号系列で得られた予測係数Ｉ（ｎ）  と、並び替えの変換情報を表わすインデックスＩ（ｄ）  を出力し、復号器（図３では省略して示す）に提供する。
図３に示した実施例によれば予測誤差信号の最終状態つまり、圧縮符号化された状態で評価するから、圧縮率を最適化するための評価に誤まりが発生する率を低減することができる。この結果、評価の信頼性を高めることができる。
【００２２】
第４実施例
図４にこの発明の第４実施例を示す。この実施例ではステレス信号のように多チャンネル信号の圧縮率を最適化する場合の実施例を示す。この実施例では入力端子１００Ｌ，１００Ｒに左チャンネル信号Ｌと右チャンネル信号Ｒとを入力し、これら左、右信号ＬとＲをフレーム分割部１１０で１フレームずつに分割する。分割された左右信号ＬとＲを並び替え部１３０Ａ１  と１３０Ａ２  に入力する。並び替え部１３０Ａ１  では各フレーム内で１サンプル毎に交互に左右信号をインターリーブし、１次元信号に並び替える。
並び替え部１３０Ａ２  ではあるフレームでは左信号Ｌを選択し、他のフレームでは右信号Ｒを選択し、フレーム毎に交互にこれを繰返す。
これらの１次元信号とフレーム毎に独立した左右信号予測を誤差信号生成部１２０Ａ１  と１２０Ａ２  とに入力し、各系で各サンプル間の線形予測値と、元信号との予測誤差信号を生成する。
予測誤差信号は評価・選択部１７０に入力され、最も望ましい信号系列を選択する。
【００２３】
この場合各フレーム毎に独立して左信号Ｌと右信号Ｒの予測誤差を求めた側の信号系列の評価方法としては、フレームを跨いで左右チャンネルの予測誤差の和を求めその和の値がインターリーブした側の予測誤差値より小さいか、大きいかに従って、何れを選ぶかを評価方法とすることができる。
選択された予測誤差信号は並び替え部１６０でビットスライス処理され、そのビットスライス処理された予測誤差信号が可逆符号化部１５０で圧縮符号化される。
評価・選択部１７０は選択した信号系列で生成された予測係数Ｉ（ｎ）  と、その信号系列の並び替え情報としてインデックスＩ（ｄ）  を復号器に出力する。
復号器では加算部２４０で元のデジタル信号に復号され、順列再生手段２８０でインデックスに従って左信号Ｌと右信号Ｒに振り分けられ、フレーム合成部２３０で左信号Ｌと右信号Ｒの波形に再生される。このようにして、ステレオ信号の場合も圧縮率を最適化して圧縮符号化することができる。ステレオ信号としては２チャンネルに限らず多チャンネルの信号を圧縮符号化する場合にも適用することができる。
【００２４】
第５実施例
図５はこの発明の第５実施例を示す。この実施例ではフレーム分割部１１０と並び替え部１３０Ａ１  及び１３０Ａ２  の間に和と差の演算部１８０を設け、この和と差の演算部１８０で和信号Ｍ＝Ｌ＋Ｒと差信号Ｓ＝Ｌ−Ｒを演算して求める。並び替え部１３０Ａ１  と１３０Ａ２  にはこれらの和信号Ｍと差信号Ｓがフレーム分割されて入力される。
並び替え部１３０Ａ１  では例えば１サンプル毎にインターリーブして交互に和信号Ｍと差信号Ｓが配列された１次元信号を生成する。並び替え部１３０Ａ２  では１フレーム毎に和信号Ｍと差信号Ｓを選択して出力し、誤差信号生成部１２０Ａ１  と１２０Ａ２  に入力し、それぞれの予測誤差信号を生成する。予測誤差信号は評価・選択部１７０に入力され圧縮率が望ましい状態にある信号系列を選択する。この場合の評価方法でも１フレーム毎に和信号Ｍと差信号を単独に選択した側の信号系列に関しては例えばフレームを跨いで２フレーム分の和の平均値を求め、その和の平均値が他方のインターリーブした側の予測誤差値と比較して、誤差値の小さい方の信号系列を選択するように評価することができる。
【００２５】
復号器側では順列再生手段２８０の出力側に演算部３００を設け、この演算部３００でＭ＋Ｓ＝ＬとＭ−Ｓ＝Ｒを演算し、左右信号ＬとＲに分離し、フレーム合成部２５０で左右信号の波形を再生する。
ステレオ信号に関しては上述した図４で説明した方法に、図５で説明した方法を統合し、合せて４種類の信号系列から望ましい信号系列を選択するように構成してもよい。また、予測次数や予測係数の量子化ビットを適応的に制御することも可能である。
以上の説明で、特に予測誤差信号生成部１２０Ａ０  〜１２０ＡＮ  の構成例として図１に示した例のみを例示しているが、予測誤差信号生成部としては種々の構成を利用することができる。以下に具体的な構成の例を例示する。
【００２６】
図６は歪みを許す非可逆量子化部１２０Ｄと、逆量子化部１２０Ｅと、整数化部１２０Ｂと、減算部１２０Ｃとによって予測誤差信号生成部１２０を構成した場合を示す。非可逆量子化部１２０Ｄと逆量子化部１２０Ｅは逆量子化部に元のデジタル信号をある程度再現できる方式であれば、入力信号に適した如何なる方式でもよい。例えばＩＴＵ−Ｔの音声符号化などを利用でき、音楽であればＭＰＥＧまたはＴｗｉｎ  ＶＱなどが利用でき、映像であればＭＰＥＧなどが利用できる。
【００２７】
逆量子化部１２０Ｅで逆量子化された復号信号は局部再生信号として減算部１２０Ｃに供給され、元の入力信号との誤差が求められる。尚この場合も、整数化部１２０Ｂで整数化して減算部１２０Ｃに供給される。減算部１２０Ｃからはビット長の短かい誤差信号を出力し、圧縮符号化の圧縮効率を高める。
図７は図６に示した非可逆量子化部１２０Ｄと逆量子化部１２０Ｅを特許文献１で提案された符号器と復号器を利用して構成した例を示す。フレーム分割部１４が、Ｎサンプル毎に、過去の２Ｎサンプルを抽出する。この２Ｎサンプルからなる系列は、重ね合わせ直交変換（ＬＯＴ：Ｌａｐｐｅｄ  Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理用フレームである。時間窓掛部１５が、このＬＯＴ処理用フレームに時間窓を掛ける。時間窓掛部１５の出力は、一方では、重ね合わせ直交変換の一種であるＮ次のＮＤＣＴ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：変形離散コサイン変換）部１６によって、周波数領域係数に変形離散コサイン変換される。時間窓掛部１５の出力は、他方では、線形予測分析部１７によって線形予測分析される。その結果、Ｐ次の予測係数α０，…，αＰが求められる。量子化部１８が、この予測係数α０，…，αＰを、例えばＬＳＰパラメータあるいはｋパラメータに変換してから量子化することによって、スペクトラム概形を示すインデックスＩＰを得る。ここで、「スペクトラム概形（ｓｐｅｃｔｒｕｍ  ｅｎｖｅｌｏｐｅ）」は、ＭＤＣＴ係数の振幅の包絡を意味する。
【００２８】
スペクトラム概形計算部２１が、予測係数α０，…，αＰのスペクトラム概形を求める。正規化部２２が、ＭＤＣＴ部１６からのスペクトラム振幅を、上記スペクトラム概形で各対応サンプルごとに除算する（即ち、正規化する）ことによって、現フレームＦの残差係数Ｒ（Ｆ）を得る。ここで、「残差係数（ｒｅｓｉｄｕａｌｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）」は、スペクトル概形で平坦化されたＭＤＣＴ係数を意味する。重み計算部２４が、スペクトラム概形計算部２１からのスペクトラム概形と残差概形計算部２３からの残差係数概形ＥＲ（Ｆ）とを各対応サンプルごとに掛け合わせることによって、重み付け係数Ｗ１，…，ＷＮ（ベクトルＷで表す）を得る。ここで、「残差係数概形（ｅｎｖｅｌｏｐｅ  ｏｆ  ｒｅｓｉｄｕａｌ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）」は、残差係数を周波数軸においてさらに細かく分析した概形を意味する。そして、重み計算部２４は、該重み付け係数Ｗを量子化部２５へ供給する。
【００２９】
残差概形正規化部２６が、正規化部２２からの現フレームＦの残差係数Ｒ（Ｆ）を残差係数概形計算部２３からの残差係数概形で除算する（即ち、正規化する）ことによって、微細構造係数を得る。ここで、「微細構造係数（ｆｉｎｅ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）」は、平坦化されたＭＤＣＴ係数を残差係数概形によって更に平坦化したＭＤＣＴ係数を意味する。パワー正規化部２７が、現フレームの微細構造係数を、その振幅の平均値またはパワーの平均値の平方根である正規化ゲインｇ（Ｆ）で割算（即ち、正規化）し、その結果を正規化微細構造係数Ｘ（Ｆ）＝（ｘ１，…，ｘＮ）として量子化部２５へ供給する。パワー正規化部２７は、上記正規化ゲインｇ（Ｆ）を逆正規化部３１に与える。また、パワー正規化部２７は、上記正規化ゲインｇ（Ｆ）を量子化し、その結果をインデックスＩＧとして出力する。
【００３０】
量子化部２５が、正規化微細構造係数Ｘ（Ｆ）に対し重み付け係数Ｗによって重み付けを行った後、ベクトル量子化することによって、量子化小系列Ｃ（ｍ）を得る。ここで、量子化小系列Ｃ（ｍ）は、Ｍ個のベクトルＣ（ｍ１），Ｃ（ｍ２），…，Ｃ（ｍＭ）を構成する要素系列である。逆正規化部３１が、量子化小系列Ｃ（ｍ）を、パワー正規化部２７からの正規化ゲインｇ（Ｆ）によって逆正規化し、更に、残差概形計算部２３からの残差係数概形を乗算することによって、量子化残差係数Ｒｑ（Ｆ）を再生する。残差概形計算部２３が、量子化残差係数Ｒｑ（Ｆ）の概形を求める。
【００３１】
線形予測係数の量子化値を示すインデックスＩＰと、微細構造係数のパワー正規化利得の量子化値を示すインデックスＩＧと、微細構造係数の量子化値を示すインデックスＩｍとが、非可逆圧縮符号Ｉ（ｎ）として、非可逆量子化部１２０から出力される。
逆量子化部１２０Ｅにおいては、インデックスＩｍに対応した正規化微細構造係数とインデックスＩＧと対応した正規化ゲインとが、それぞれ、パワー逆正規化部５３に入力される。パワー逆正規化部５３は、正規化微細構造係数を正規化ゲインによって逆正規化することによって、微細構造係数を得る。残差概形逆正規化部５４が、残差概形計算部５５からの残差概形ＥＲを微細構造係数に乗算する（即ち、逆正規化する）ことによって、残差係数Ｒｑ（Ｆ）を再生する。残差概形計算部５５が、この再生された残差係数Ｒｑ（Ｆ）の概形を、非可逆量子化部１２０Ｄの残差概形計算部２３と同じ方法で計算する。
【００３２】
一方、逆正規化部５７が、スペクトラム概形計算部２１からのスペクトラム概形を残差概形逆正規化部５４からの残差係数Ｒｑ（Ｆ）に乗算する（即ち、逆正規化する）ことによって、周波数領域係数を再生する。逆ＭＤＣＴ部５８が、上記周波数領域係数を、フレーム毎にＮ次の逆変形離散コサイン変換することによって、２Ｎサンプルの時間領域信号（以下「逆ＬＯＴ処理用フレーム」と称する）に変換する。窓掛部５９が、この時間領域信号に、フレームごとに時間窓を掛ける。フレーム重ね合わせ部６１が、窓掛部５９の出力（２Ｎサンプルの逆ＬＯＴ処理用現フレーム）の前半Ｎサンプルと１つ前のフレームの後半Ｎサンプルとを互いに加算し、その結果得られたＮサンプルを、現フレームの逆量子化信号として、減算部１２０Ｃに出力する。
【００３３】
図８は図７に示した非可逆量子化部１２０Ｄと逆量子化部１２０Ｅの変形例を示す。図７と対応する部分には同一符号を付して示す。図７との違いは逆正規化部３１が設けられていない点である。つまり、図８に示す残差概形計算部２３は、線形合成すべき残差概形ＥＲ  が、与えられた残差係数Ｒｑ（Ｆ）のスペクトラム概形とできるだけ一致するようにスペクトラム概形を量子化し、そのときの線形合成出力ＥＲ  を残差概形ＥＲ（Ｆ）として使うと共に、そのときの量子化インデックスＩＱ  を逆量子化部１２０Ｅに供給する。逆量子化部１２０Ｅは与えられたスペクトラム概形量子化インデックスＩＱ  から残差概形計算部５５で逆量子化処理によりスペクトラム概形Ｅ（Ｆ）を再生し、残差概形逆正規化部５４に与える。その他の各部の処理は図７と同様である。
【００３４】
図９は図７に示した非可逆量子化部１２０Ｄと逆量子化部１２０Ｅの更に他の例を示す。ＭＤＣＴ部１６からの周波数領域係数をスケーリングファクタ計算量子化部１９に分岐入力して、その周波数領域係数をいくつかの小帯域に分割し、その各小帯域ごとのサンプルの絶対値の平均値、または最大値をスケーリングファクタとして求め、このスケーリングファクタを量子化し、そのインデックスＩＳ  を逆量子化部１２０Ｅへ送出する。また前記求めたスケーリングファクタでＭＤＣＴ部１６からの周波数領域係数を正規化部２２において、各対応小帯域ごとに割算して残差係数Ｒ（Ｆ）を得て残差概形正規化部２６へ供給する。更に、前記求めたスケーリングファクタと、残差概形計算部２３からの残差係数の概形の対応する小帯域のサンプルとを重み計算部２４で乗算して重み付け係数Ｗ（ｗ１  ，…，ｗＮ  ）を得て量子化部２５へ供給する。
逆量子化部１２０Ｅでは入力されたインデックスＩＳ  からスケーリングファクタ再生部７１でスケーリングファクタを再生し、そのスケーリングファクタを逆正規化部５７で残差概形逆正規化部５４からの再生残差係数に乗算して周波数領域係数を再生して逆ＭＤＣＴ部５８へ供給する。
【００３５】
上述では入力音響信号を周波数領域係数に変換した後、残差係数を得たが、入力音響信号から時間領域でスペクトラム概形を取り除いた残差信号を求め、その残差信号を周波数領域の残差係数に変換してもよい。
即ち、図１０に図７と対応する部分に同一符号を付けて示すように、入力端子１１からの音響入力信号は線形予測分析部１７で線形予測分析され、得られた線形予測係数α０  〜αＰ  は量子化部１８で量子化され、その量子化された線形予測係数が逆フィルタ２８にフィルタ係数として設定され、この逆フィルタ２８に端子１１からの入力音響信号が通されて、平坦化された周波数特性を有する時間領域の残差信号を得る。この残差信号はコサイン変換部２９で離散コサイン変換されて周波数領域の残差係数Ｒ（Ｆ）に変換されて残差概形正規化部２６へ供給される。一方、量子化部１８からの量子化線形予測係数がスペクトラム概形計算部２１へ供給され、入力信号の周波数特性の概形が求められ、重み計算部２４に与えられる。非可逆量子化部１２０Ｄにおけるその他の部分の処理は図７と同様である。
【００３６】
逆量子化部１２０Ｅでは残差概形逆正規化部５４からの再生残差係数Ｒｑ（Ｆ）は逆コサイン変換部７２で逆離散コサイン変換されて時間領域の残差信号とされて合成フィルタ７３へ供給される。一方、入力されたインデックスＩＰ  は再生部７４で線形予測係数α０  〜αＰ  に再生され、その線形予測係数が合成フィルタ７３のフィルタ係数として設定される。合成フィルタ７３は逆コサイン変換部７２からの残差信号が与えられ、音響信号を合成して出力端子９１へ出力する。図１０に示した例では時間周波数変換はＭＤＣＴよりもＤＣＴの方が適する。
【００３７】
上述したこの発明による符号化方法及び復号化方法はコンピュータが読み取り可能な符号によって記述された符号化プログラム及び復号化プログラムをコンピュータに実行させて実現される。
この発明による符号化プログラム及び復号化プログラムは磁気記録媒体又はＣＤ−ＲＯＭのような記録媒体に記録され、この記録媒体又は通信回線を通じてコンピュータにインストールされ、コンピュータに備えられたＣＰＵに解読されて実行される。
【００３８】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によればわずかな補助情報を追加するだけで予測効率の高い順列（並び替えられた信号系列）を選択し、高圧縮率で符号化、復号化することができる。
また、高圧縮の符号化では品質の改善が可能で、歪を許さない符号化では圧縮率を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の第１実施例を説明するためのブロック図。
【図２】この発明の第２実施例を説明するためのブロック図。
【図３】この発明の第３実施例を説明するためのブロック図。
【図４】この発明の第４実施例を説明するためのブロック図。
【図５】図４に示した第４実施例の変形例を説明するためのブロック図。
【図６】この発明に用いた予測誤差信号生成部の一例を説明するためのブロック図。
【図７】図６に示した予測誤差信号生成部の具体的な構成の一例を説明するためのブロック図。
【図８】図７に示した予測誤差信号生成部の他の例を説明するためのブロック図。
【図９】図７に示した予測誤差信号生成部の更に他の例を説明するためのブロック図。
【図１０】図７に示した予測誤差信号生成部の更に他の例を説明するためのブロック図。
【図１１】従来の技術を説明するためのブロック図。
【図１２】従来の技術の他の例を説明するためのブロック図。
【図１３】図１２に示した従来技術の動作を説明するための図。
【符号の説明】
１００    入力端子
１１０    フレーム分割部
Ｊ０  〜ＪＮ      信号系列
１２０，１２０Ａ０  〜１２０ＡＮ      予測誤差信号生成部
１２０Ａ    線形予測部
１２０Ｂ    整数化部
１２０Ｃ    減算部
１２０Ｄ    非可逆量子化部
１２０Ｅ    逆量子化部
１３０Ａ１  〜１３０ＡＮ      並び替え部
１５０    可逆圧縮符号化部
１６０    並び替え部
２１０    復号化部
２２０    線形予測合成部
２３０    整数化部
２４０    加算器
２５０    フレーム合成部
２６０    出力端子
２７０    並び替え部
２８０    順列再生手段
２９０    並び替え情報復号手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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