(57)【要約】【課題】  量子化時に要求されるメモリサイズ及びコードブック探索過程での計算量、および複雑度を大幅に減少させることができる。【解決手段】  ＬＳＦ係数ベクトルからＤＣ成分を除去する段階と、ＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトルにフレーム間及びフレーム内予測を行って生成する第１予測エラーベクトルをＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムで量子化し、フレーム内及びフレーム間予測補償により量子化された第１ＬＳＦ係数ベクトルを得る段階と、ＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトルにフレーム内予測を行って生成する第２予測エラーベクトルを前記ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムで量子化し、フレーム内予測補償により量子化された第２ＬＳＦ係数ベクトルを得る段階と、量子化された第１及び第２ＬＳＦ係数ベクトルのうち入力ＬＳＦ係数ベクトルとのユークリッド距離が短いベクトルを選択的に出力する段階と、を含むラインスペクトル周波数係数の量子化方法。【選択図】  図６
2004252462.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）全体でＮ（＝２ｖ、ここでｖは符号器の有限状態マシーンにあるバイナリステート変数の数）個のステートを有するトレリス構造において、選択可能なトレリス経路の初期ステートを全体でＮ個のステートのうちの２ｋ（ここで、０≦ｋ≦ｖ）個に制限し、最後のステージのステートをトレリス経路の初期ステートによって全体Ｎ個のステートのうちの２ｖ−ｋ個に制限する段階と、
（ｂ）最初のステージからＬ−ｌｏｇ２Ｎ（ここで、Ｌは全体ステージ数、Ｎは全体トレリスステート数）ステージまで、前記（ａ）段階による初期ステート制限条件下で決定されたＮ個の生存経路の初期ステートを参照した後、前記（ａ）段階により最後のステージのステートが残りのｖステージにより制限されるという条件下で、各初期ステートによって決定された２ｖ−ｋ個のステートのうちの一つを最後のステージのステートとして選択するトレリス経路を考慮する段階と、
（ｃ）前記（ｂ）段階により考慮されたトレリス経路のうち最適のトレリス経路を求めて伝送する段階と、を含むブロック制限されたトレリス符号化量子化方法。
【請求項２】
（ａ）入力されるラインスペクトル周波数係数ベクトルからラインスペクトル周波数係数ベクトルのＤＣ成分を除去する段階と、
（ｂ）前記（ａ）段階によりＤＣ成分が除去されたラインスペクトル周波数係数ベクトルに対してフレーム間及びフレーム内予測を行って第１予測エラーベクトルを生成し、前記第１予測エラーベクトルをＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを利用して量子化した後、フレーム内及びフレーム間予測補償を行って量子化された第１ラインスペクトル周波数係数ベクトルを生成する段階と、
（ｃ）前記（ａ）段階によりＤＣ成分が除去されたラインスペクトル周波数係数ベクトルに対してフレーム内予測を行って第２予測エラーベクトルを生成し、前記第２予測エラーベクトルを前記ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを利用して量子化した後、フレーム内予測補償を行って量子化された第２ラインスペクトル周波数係数ベクトルを生成する段階と、
（ｄ）前記（ｂ）及び（ｃ）段階により生成された量子化された第１ラインスペクトル周波数係数ベクトル及び第２ラインスペクトル周波数係数ベクトルのうちの前記入力ラインスペクトル周波数係数ベクトルとのユークリッド距離が短いベクトルを選択的に出力する段階と、を含む音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化方法。
【請求項３】
（ｅ）前記（ｄ）段階で選択的に出力される量子化されたラインスペクトル周波数係数ベクトルに前記ラインスペクトル周波数係数ベクトルのＤＣ成分を加えて最終量子化されたラインスペクトル周波数係数ベクトルを得る段階をさらに含む請求項２に記載の音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化方法。
【請求項４】
前記（ｂ）段階において、前記フレーム間予測はＭＡフィルタリングによって、前記フレーム内予測はＡＲフィルタリングによって行われる請求項２に記載の音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化方法。
【請求項５】
前記（ｃ）段階において、前記フレーム内予測はＡＲフィルタリングにより行われる請求項２に記載の音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化方法。
【請求項６】
前記ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムは、Ｎ（＝２ｖ、ここでｖは符号器の有限状態マシーンにあるバイナリステート変数の数）ステートトレリス構造で選択可能なトレリス経路の初期ステートを全体Ｎ個のステートのうちの２ｋ（ここで、０≦ｋ≦ｖ）個に制限し、最後のステージのステートをトレリス経路の初期ステートによって全体Ｎ個のステートのうちの２ｖ−ｋ（ここで、０≦ｋ≦ｖ）個に制限する請求項２に記載の音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化方法。
【請求項７】
前記ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムは、最初のステージからＬ−ｌｏｇ２Ｎ（ここで、Ｌは全体ステージ数、Ｎは全体トレリスステート数）ステージまで、前記初期ステートの制限条件下で決定されたＮ個の生存経路の初期ステートを参照した後、残りのｖステージでは、前記最後のステージのステート制限条件下で各初期ステートによって決定された２ｖ−ｋ個のステートのうちの一つを最後のステージのステートとして選択するトレリス経路を考慮し、考慮されたトレリス経路のうちの最適のトレリス経路を求めて伝送する請求項６に記載の音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化方法。
【請求項８】
入力されるラインスペクトル周波数係数ベクトルからラインスペクトル周波数係数ベクトルのＤＣ成分を減算して、ＤＣ成分が除去されたラインスペクトル周波数係数ベクトルを提供する第１減算器と、
前記第１減算器から提供されるＤＣ成分が除去されたラインスペクトル周波数係数ベクトルに対してフレーム間及びフレーム内予測を行って第１予測エラーベクトルを生成し、前記第１予測エラーベクトルをＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを利用して量子化した後、フレーム内及びフレーム間予測補償を行って量子化された第１ラインスペクトル周波数係数ベクトルを生成するメモリ基盤トレリス符号化量子化部と、
前記第１減算器から提供されるＤＣ成分が除去されたラインスペクトル周波数係数ベクトルに対してフレーム内予測を行って第２予測エラーベクトルを生成し、前記第２予測エラーベクトルを前記ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを利用して量子化した後、フレーム内予測補償を行って量子化された第２ラインスペクトル周波数係数ベクトルを生成する非メモリトレリス符号化量子化部と、
前記メモリ基盤トレリス符号化量子化部及び非メモリ基盤トレリス符号化量子化部から提供される量子化された第１ラインスペクトル周波数係数ベクトル及び第２ラインスペクトル周波数係数ベクトルのうちの前記入力ラインスペクトル周波数係数ベクトルとのユークリッド距離が短いベクトルを選択的に出力するスイッチング部と、を含む音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化装置。
【請求項９】
前記メモリ基盤トレリス符号化量子化部は、
量子化及びフレーム内予測補償された以前フレームの予測エラーベクトルの和から得られるＭＡフィルタリングによって予測値を発生させる第１予測器と、
前記ＤＣ成分が除去されたラインスペクトル周波数係数ベクトルから前記第１予測器で提供される予測値を減算して現在フレームの予測エラーベクトルを求める第２減算器と、
ｉ次要素値の予測因子と、前記ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムにより量子化された後でフレーム内予測補償が行われた（ｉ−１）次要素値との積から得られるＡＲフィルタリングによる予測値を発生させる第２予測器と、
前記第２減算器から提供される現在フレームの予測エラーベクトルのｉ次要素値から前記第２予測器で提供される予測値を減算してｉ次要素値の予測エラーベクトルを求める第３減算器と、
前記第３減算器で提供されるｉ次要素値の予測エラーベクトルを前記ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムにより量子化してｉ次要素値の量子化された予測エラーベクトルを求める第１ＢＣ−ＴＣＱと、
前記第１ＢＣ−ＴＣＱで提供されるｉ次要素値の量子化された予測エラーベクトルに前記第２予測器の予測値を加算し、その加算結果に対して前記第１予測器の予測値を加算してフレーム内及びフレーム間予測補償を行う第１予測補償部と、を具備する請求項８に記載の音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化装置。
【請求項１０】
前記非メモリトレリス符号化量子化部は、
ｉ次要素値の予測因子と、前記ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムにより量子化された後でフレーム内予測補償が行われた（ｉ−１）次要素値のフレーム内予測エラーベクトルとの積から得られるＡＲフィルタリングによる予測値を発生させる第３予測器と、
前記第１減算器から提供されるＤＣ成分が除去されたラインスペクトル周波数係数ベクトルのｉ次要素値のラインスペクトル周波数係数ベクトルから前記第３予測器で提供される予測値を減算してｉ次要素値の予測エラーベクトルを求める第４減算器と、
前記第４減算器で提供されるｉ次要素値の予測エラーベクトルを前記ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムにより量子化してｉ次要素値の量子化された予測エラーベクトルを求める第２ＢＣ−ＴＣＱと、
前記第２ＢＣ−ＴＣＱで提供されるｉ次要素値の量子化された予測エラーベクトルに前記第３予測器の予測値を加算して、ｉ次要素値の量子化された予測エラーベクトルに対してフレーム内予測補償を行う第２予測補償部と、を具備する請求項８に記載の音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化装置。
【請求項１１】
前記スイッチング部から選択的に出力される量子化されたラインスペクトル周波数係数ベクトルに前記ラインスペクトル周波数係数ベクトルのＤＣ成分を加えて最終量子化されたラインスペクトル周波数係数ベクトルを得る加算器をさらに含む請求項８に記載の音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化装置。
【請求項１２】
前記メモリ基盤トレリス符号化量子化部は、
前記第１予測補償部から選択的に出力される量子化されたラインスペクトル周波数係数ベクトルに前記ラインスペクトル周波数係数ベクトルのＤＣ成分を加えて前記量子化された第１ラインスペクトル周波数係数ベクトルを得る加算器をさらに含む請求項９に記載の音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化装置。
【請求項１３】
前記非メモリトレリス符号化量子化部は、
前記第２予測補償部から選択的に出力される量子化されたラインスペクトル周波数係数ベクトルに前記ラインスペクトル周波数係数ベクトルのＤＣ成分を加えて前記量子化された第２ラインスペクトル周波数係数ベクトルを得る加算器をさらに含む請求項１０に記載の音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化装置。
【請求項１４】
前記ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムは、Ｎ（＝２ｖ、ここでｖは符号器の有限状態マシーンにあるバイナリステート変数の数）ステートトレリス構造で選択可能なトレリス経路の初期ステートを全体Ｎ個のステートのうちの２ｋ（ここで、０≦ｋ≦ｖ）個に制限し、最後のステージのステートをトレリス経路の初期ステートによって全体Ｎ個のステートのうち２ｖ−ｋ（ここで、０≦ｋ≦ｖ）個に制限する請求項８に記載の音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化装置。
【請求項１５】
前記ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムは、最初のステージからＬ−ｌｏｇ２Ｎ（ここで、Ｌは全体ステージ数、Ｎは全体トレリスステート数）ステージまで、前記初期ステート制限条件下で決定されたＮ個の生存経路の初期ステートを参照した後、残りのｖステージでは前記最後のステージのステート制限条件下で各初期ステートによって決定された２ｖ−ｋ個のステートのうちの一つを最後のステージのステートとして選択するトレリス経路を考慮し、考慮されたトレリス経路のうち最適のトレリス経路を求めて伝送する請求項１４に記載の音声符号化システムにおけるラインスペクトル周波数係数の量子化装置。
【請求項１６】
請求項１ないし７のうちいずれか１項に記載された方法を実行できるプログラムを記載したコンピュータで再生可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は音声符号化システムに関し、特にブロック制限されたトレリス符号化量子化（Ｂｌｏｃｋ  Ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ−Ｔｒｅｌｌｉｓ  Ｃｏｄｅｄ  Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ、以下、ＢＣ−ＴＣＱ）方法を利用してラインスペクトル周波数（ｌｉｎｅ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ：ＬＳＦ）係数を量子化するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声符号化システムにおける高音質な音声符号化のためには、音声信号の短区間相関度を表す線形予測コーディング（Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ  Ｃｏｄｉｎｇ：ＬＰＣ）係数を効率的に量子化することが非常に重要である。ＬＰＣフィルタにおいて、最適のＬＰＣ係数値は、入力音声信号をフレーム単位に分け、各フレーム毎に予測誤差のエネルギーを最小化させるように求められる。３ＧＰＰ（Ｔｈｉｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ  Ｐｒｏｊｅｃｔ）において、ＩＭＴ−２０００（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ＭｏｂｉｌｅＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ−２０００）システム用に標準化したＡＭＲ＿ＷＢ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｍｕｌｔｉ−Ｒａｔｅ＿Ｗｉｄｅ  Ｂａｎｄ）音声符号化器のＬＰＣフィルタは、１６次オールポール（ａｌｌ−ｐｏｌｅ）フィルタであり、この時に使われる１６個のＬＰＣ係数の量子化のために多くのビットが割当てられる。例えば、ＣＤＭＡ移動通信システムに使われる音声符号化方式のＩＳ−９６ＡＱＣＥＬＰ（Ｑｕａｌｃｏｍｍ  Ｃｏｄｅ  Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）符号化器は、全体ビットの２５％をＬＰＣ量子化に使用しており、ノキア社のＡＭＲ＿ＷＢ音声符号化器は、９個の相異なるモードのうち全体ビットの最高２７．３％から最低９．６％をＬＰＣ量子化に使用している。
【０００３】
いままでＬＰＣ係数の効率的な量子化のために多くの方法が開発され、実際に音声圧縮器に使われている。このような方法のうち、ＬＰＣフィルタの係数を直接量子化する方法は、フィルタの特性が量子化誤差に非常に敏感であり、量子化後のＬＰＣフィルタの安定性が保障されない、という問題点があった。したがって、ＬＰＣ係数を圧縮特性に優れた他のパラメータに変換して量子化する必要がある。通常、反射係数またはＬＳＦが使用される。特に、ＬＳＦ値は音声の周波数特性と密接に関係した性質があるため、最近開発された音声圧縮器の大部分は、ＬＳＦ量子化方法を使用している。
【０００４】
また、ＬＳＦ係数のフレーム間相関関係を利用すれば、さらに効率的な量子化を実現できる。すなわち、現在フレームのＬＳＦを直接量子化せずに、過去フレームのＬＳＦ情報から現在フレームのＬＳＦを予測し、ＬＳＦとその予測フレームの間の誤差を量子化することである。このＬＳＦ値は音声信号の周波数特性と密接な関係があるため、時間的に予測が可能なだけでなく、かなり大きい予測利得が得られる。
【０００５】
ＬＳＦ予測方法は、ＡＲ（Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ）フィルタを使用する方法とＭＡ（Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ）フィルタを使用する方法を含む。ＡＲフィルタを使用する方法は、予測性能に優れる一方で、デコーダ側で係数伝達エラーの影響が連続されるフレームに伝播される短所がある。ＭＡフィルタを使用する方法は、ＡＲフィルタ方法に比べて、通常、予測性能は落ちるが、伝達エラーの影響が時間的に制限される長所がある。したがって、無線通信のように伝達エラーが多く発生する環境に使われるＡＭＲ、ＡＭＲ−ＷＢ、ＳＭＶ（ｓｅｌｅｃｔａｂｌｅ  ｍｏｄｅ  ｖｏｃｏｄｅｒ）などのような音声圧縮器には，ＬＳＦ値予測のためのＭＡフィルタを使用する方法が利用されている。また、フレーム間のＬＳＦ値の予測以外に、フレーム内で隣接したＬＳＦ要素値の間の相関度を利用した予測方法も開発された。ＬＳＦ値は、安定したフィルタのために常に順次整列されているので、この方法を利用すれば付加的な量子化の効率が得られる。
【０００６】
ＬＳＦ予測エラーに対する量子化方法は、スカラー量子化とベクトル量子化（Ｖｅｃｔｏｒ  Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ：ＶＱ）とに分けられる。ＶＱは、より少ないビットで同一の符号化性能を得ることができるため、現在、ＶＱがスカラー量子化方法より広く使用されている。ＶＱ方法において、全体ベクトルを一度に量子化することは、ベクトルコードブックテーブルのサイズが大きくなりすぎて、かつコードブック検索時間が長時間かかるので容易ではない。複雑度を減らすために、全体ベクトルを複数の副ベクトルに分けてそれぞれを独立的にＶＱする方法が開発されたが、これを分割ＶＱ（Ｓｐｌｉｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ：ＳＶＱ）方法という。例えば、２０ビットを利用した１０次ＶＱで一度に全体ベクトルを量子化する場合、ベクトルコードブックテーブルの大きさが１０×２２０になるが、２個の５次副ベクトルに分けてそれぞれ１０ビットずつ割当てる分割ＶＱ方法を利用すれば、ベクトルコードブックテーブルの大きさは、単に５×２１０×２となる。
【０００７】
図１Ａは、ＡＭＲ広帯域音声符号化器に使われるＬＳＦ量子化器を示すものであって、マルチステージＳＶＱ（Ｓ−ＭＳＶＱ）構造を有し、図１Ｂは、ＡＭＲ狭帯域音声符号化器に使われるＬＳＦ量子化器を示すものであって、ＳＶＱ構造を有する。図１Ａに示すＳ−ＭＳＶＱ構造のＬＳＦ量子化器は、完全探索ＶＱ器と比較したとき、４６ビットが割当てられたＬＳＦ係数量子化において、より少ないメモリ及びコードブック探索計算量を有するが、メモリ及びコードブック探索による複雑性のために多くの計算量を要求する問題点が相変らず存在する。また、ＳＶＱ方式では、さらに多くの副ベクトルに分ければベクトルテーブルのサイズが縮小されてメモリを節約でき、かつ検索時間を短縮できる長所があるが、ベクトル値の間の相関関係を十分に活用できないため性能が落ちる短所がある。極端な場合、１０次ＶＱは１０個の１次ベクトルに分ければスカラー量子化となる。もし、ＳＶＱ方法を利用して２０ｍｓｅｃフレーム間のＬＳＦ予測なしにＬＳＦを直接量子化する場合には、許容可能な量子化性能は、ベクトル当り２４ビットを使用して得られる。しかし、ＳＶＱ方法では、各副ベクトルを独立的に量子化するため、副ベクトル間の相関関係を十分に利用できずに全体ベクトルに対する最適化ができない短所がある。
【０００８】
この他にもＶＱをいくつかの段階に分けて行う方法、２つのテーブルを利用して選択的に量子化する選択的ＶＱ方法、各副ベクトルの境界値により使用するテーブルを選択するリンクＳＶＱ方法などが開発されている。このようなＬＳＦ量子化方法は、符号化率が十分に大きいという条件下で透明な音質を提供できる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
したがって、本発明が解決しようとする技術的課題は、音声符号化システムにおいて入力信号及び係数の量子化時に要求されるメモリサイズとコードブック探索過程での計算量及び複雑度とを大幅減少させて優秀なＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ）性能を有するＢＣ−ＴＣＱ方法を提供するところにある。
【００１０】
本発明が解決しようとする他の技術的課題は、前記ＢＣ−ＴＣＱ方法を適用してＬＳＦ係数を量子化するための方法及び装置を提供するところにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記技術的課題を達成するために、本発明によるＢＣ−ＴＣＱ方法は、（ａ）全体でＮ（＝２ｖ、ここでｖは符号器の有限状態マシーンにあるバイナリステート変数の数）個のステートを有するトレリス構造において、選択可能なトレリス経路の初期ステートを全体でＮ個のステートのうちの２ｋ（ここで、０≦ｋ≦ｖ）個に制限し、最後のステージのステートをトレリス経路の初期ステートによって全体Ｎ個のステートのうちの２ｖ−ｋ個に制限する段階と、（ｂ）最初のステージからＬ−ｌｏｇ２Ｎ（ここで、Ｌは全体ステージ数、Ｎは全体トレリスステート数）ステージまで、前記（ａ）段階による初期ステート制限条件下で決定されたＮ個の生存経路の初期ステートを参照した後、前記（ａ）段階により最後のステージのステートが残りのｖステージにより制限されるという条件下で、各初期ステートによって決定された２ｖ−ｋ個のステートのうちの一つを最後のステージのステートとして選択するトレリス経路を考慮する段階と、（ｃ）前記（ｂ）段階により考慮されたトレリス経路のうち最適のトレリス経路を求めて伝送する段階と、を含む。
【００１２】
前記他の技術的課題を達成するために、本発明による音声符号化システムにおけるＬＳＦ係数の量子化方法は、（ａ）入力されるＬＳＦ係数ベクトルからＬＳＦ係数ベクトルのＤＣ成分を除去する段階と、（ｂ）前記（ａ）段階によりＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトルに対してフレーム間及びフレーム内予測を行って第１予測エラーベクトルを生成し、前記第１予測エラーベクトルをＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを利用して量子化した後、フレーム内及びフレーム間予測補償を行って量子化された第１ＬＳＦ係数ベクトルを生成する段階と、（ｃ）前記（ａ）段階によりＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトルに対してフレーム内予測を行って第２予測エラーベクトルを生成し、前記第２予測エラーベクトルを前記ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを利用して量子化した後、フレーム内予測補償を行って量子化された第２ＬＳＦ係数ベクトルを生成する段階と、（ｄ）前記（ｂ）及び（ｃ）段階により生成された量子化された第１ＬＳＦ係数ベクトル及び第２ＬＳＦ係数ベクトルのうちの前記入力ＬＳＦ係数ベクトルとのユークリッド距離が短いベクトルを選択的に出力する段階と、を含む。
【００１３】
前記他の技術的課題を達成するために、本発明による音声符号化システムにおけるＬＳＦ係数量子化装置は、入力されるＬＳＦ係数ベクトルからＬＳＦ係数ベクトルのＤＣ成分を減算して、ＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトルを提供する第１減算器と、前記第１減算器から提供されるＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトルに対してフレーム間及びフレーム内予測を行って第１予測エラーベクトルを生成し、前記第１予測エラーベクトルをＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを利用して量子化した後、フレーム内及びフレーム間予測補償を行って量子化された第１ＬＳＦ係数ベクトルを生成するメモリ基盤ＴＣＱ部と、前記第１減算器から提供されるＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトルに対してフレーム内予測を行って第２予測エラーベクトルを生成し、前記第２予測エラーベクトルを前記ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを利用して量子化した後、フレーム内予測補償を行って量子化された第２ＬＳＦ係数ベクトルを生成する非メモリＴＣＱ部と、前記メモリ基盤ＴＣＱ部及びメモリ基盤ＴＣＱ部から提供される量子化された第１ＬＳＦ係数ベクトル及び第２ＬＳＦ係数ベクトルのうちの前記入力ＬＳＦ係数ベクトルとのユークリッド距離が短いベクトルを選択的に出力するスイッチング部と、を含む。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、入力されるＬＳＦ係数ベクトルに対するフレーム間及びフレーム内予測により得られた第１予測エラーベクトルと、フレーム内予測により得られた第２予測エラーベクトルとを、ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを用いて量子化することによって、量子化時に要求されるメモリサイズ及びコードブック探索過程での計算量を大幅に減少させることができる。
【００１５】
また、フレーム単位で分析されるデータをＴＣＱアルゴリズムを利用して伝送する場合に要求される初期ステートに対する追加伝送ビットが不要なだけでなく、複雑度を大幅に減少させることができる。
また、予測器を使用することによって発生するエラーの伝播を安全網を導入して防ぐことによって、外郭量子化領域を減らし、かつ全体的な計算量及びメモリ要求量を減少させると共に向上したＳＤ性能を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
本発明に関する細部的な説明に先立ち、本発明に適用されるＴＣＱアルゴリズム方式について以下に説明する。
【００１７】
一般的なＶＱ器が多くのメモリ量及び多くの計算量を必要とするのに対して、ＴＣＱ方式は、少ないメモリサイズ及び少ない計算量を特徴とする。ＴＣＱ方式の最も重要な特徴は、信号集合拡張概念に基づいて構成された構造化されたコードブックを利用して対象信号を量子化することである。Ｕｎｇｅｒｂｏｅｃｋの集合分割概念を利用することによって、ＴＣＱ器は、量子化レベルの拡張された集合を使用して所望のビット伝送率で対象信号を符号化する。ビタビアルゴリズムが、対象信号をエンコーディングするために使われる。サンプル当りＲビットの伝送率で各サンプルをエンコーディングする時、出力レベルは２Ｒ＋１レベルのうちから選択される。
【００１８】
図２は、１サンプル当り２ビットを割当てた時に均一な分布を有する入力信号に対する出力信号及びトレリス構造を示すものである。８個の出力信号は、図２に示すように、Ｄ０、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３の副コードブックに交差分配される。量子化対象ベクトルｘが与えられた時、歪曲
2004252462.tif 000003
を最小とする出力信号
2004252462.tif 000004
はビタビアルゴリズムを利用して決定され、ビタビアルゴリズムによって決定された出力信号
2004252462.tif 000005
は該当トレリス経路を示すサンプル当り１ビットの情報と、該当トレリス経路に割当てられた副コードブック内で決定されたコードワードを示すためのサンプル当りＲ−１ビット情報を用いて表現される。この情報ビットはチャンネルを通じてデコーダに伝送され、伝送された情報ビットからの復号化過程は次の通りである。トレリス経路情報を示すビットはレート−１／２畳み込み符号化器の入力信号として使われ、畳み込み符号化器の該当出力信号は副コードブックを指定する。トレリス経路情報は、各ステージでの１ビットの経路情報及び初期ステート情報を必要とする。初期ステート情報を表現するために必要な追加ビットは、トレリスがＮステートを有する場合、ｌｏｇ２Ｎビットである。
【００１９】
図３は、４−ステートトレリス構造でのＣＱのオーバーヘッド情報を示す。ＴＣＱ方式によって決定されたトレリス経路（太い点線）情報を伝達するために、Ｌステージを指定するためのＬビットの経路情報以外に、初期ステート情報‘０１’を追加的に伝送する必要がある。したがって、ＴＣＱ方式によりブロック単位でデータを量子化する場合、ブロック当り全体伝送ビットのうちのｌｏｇ２Ｎビットを除外した残りの可用ビットを利用して対象信号を符号化する必要がある。これは性能劣化の原因となる。このような短所を解決するために、ＮｉｋｎｅｓｈａｎとＫａｎｄａｎｉとは、ＴＢ（Ｔａｉｌ−Ｂｉｔｉｎｇ）−ＴＣＱアルゴリズムを提案した。彼らが提案したアルゴリズムは、畳み込み符号器に使われた方式であって、トレリス経路の開始ステートと最後のステートとの選択に制限条件をおくものである。
【００２０】
図４は、ＮｉｋｎｅｓｈａｎとＫａｎｄａｎｉとが提案したＴＢ−ＴＣＱ方式で量子化して選択されたトレリス経路（太い点線）を示す。最後のｌｏｇ２Ｎステージでの経路変換情報の伝送を必要としないため、一般的なＴＣＱと同様に、Ｌビット全体を使用してトレリス経路情報を伝送でき、追加的なビットは必要としない。すなわち、ＮｉｋｎｅｓｈａｎとＫａｎｄａｎｉとが提案したＴＢアルゴリズムは、従来のＴＣＱが有するオーバーヘッドの問題を克服できる。しかし、量子化複雑度の側面で、ＴＣＱで必要とするシングルビタビ符号化過程を許容可能な初期トレリスステート数だけ行わねばならない。最大複雑度のＴＢ−ＴＣＱ方法は、あらゆる初期ステートがそれぞれ一つの（名目上同じ）最後のステートと対をなすように許容する。したがって、ＴＣＱに比べてトレリスステート倍数だけの複雑度が要求される。例えば、図５は、４−ステートのトレリス構造でＮｉｋｎｅｓｈａｎとＫａｎｄａｎｉとが提案したＴＢアルゴリズムを使用して最適のトレリス経路を探すために合計で４回のシングルビタビ符号化の各過程で選択可能なトレリス経路（太い実線）を示す。
【００２１】
図６は、音声符号化システムにおいて、本発明の一実施形態によるＬＳＦ量子化装置の構成を示すブロック図である。ＬＳＦ量子化装置は、第１減算器６１０、メモリ基盤ＴＣＱ部６２０、メモリ基盤ＴＣＱ部６２０と並列に連結された非メモリＴＣＱ部６３０及びスイッチング部６４０を備える。ここで、メモリ基盤ＴＣＱ部６２０は、第１予測器６２１及び第２予測器６２４、第２減算器６２２及び第３減算器６２５、第１加算器ないし第４加算器６２３、６２７、６２８、６２９、及び第１ＢＣ−ＴＣＱ器６２６を備える。非メモリＴＣＱ部６３０は、第５加算器ないし第７加算器６３１、６３５、６３６、第４減算器６３３、第３予測器６３２、及び第２ＢＣ−ＴＣＱ  ６３４を備える。
【００２２】
図６に示すとおり、第１減算器６１０は、入力されるＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000006
からＬＳＦ係数ベクトルのＤＣ成分
2004252462.tif 000007
を減算し、ＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000008
は、メモリ基盤ＴＣＱ部６２０及び非メモリＴＣＱ部６３０に入力として同時に提供される。
【００２３】
メモリ基盤ＴＣＱ部６２０は、ＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000009
が入力されてフレーム間及びフレーム内予測を行って予測エラーベクトル
2004252462.tif 000010
を生成し、予測エラーベクトル
2004252462.tif 000011
を後述するＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを利用して量子化する。そして、フレーム内及びフレーム間の予測補償を行って、量子化及び予測補償されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000012
を生成し、量子化及び予測補償されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000013
と、ＬＳＦ係数ベクトルのＤＣ成分
2004252462.tif 000014
とを加算して得られる最終量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000015
をスイッチング部６４０に入力として提供する。
【００２４】
このために、第１予測器６２１には、ＭＡ予測、例えば、４次ＭＡ予測アルゴリズムが適用され、第１予測器６２１は、量子化及びフレーム内予測補償された以前フレームｎ−ｉ（ここでｉは１，…，４）の予測エラーベクトルから得られる予測値を発生させる。第２減算器６２２は、ＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000016
から第１予測器６２１で提供される予測値を減算して現在フレームｎの予測エラーベクトル
2004252462.tif 000017
を求める。
【００２５】
第２予測器６２４には、ＡＲ予測、例えば、１次ＡＲ予測アルゴリズムが適用され、第２予測器６２４は、ｉ次要素の予測因子
2004252462.tif 000018
と、第１ＢＣ−ＴＣＱ  ６２６により量子化された後、第１加算器６２３によりフレーム内予測補償が行われた（ｉ−１）次要素値
2004252462.tif 000019
との積から得られる予測値を発生させる。第３減算器６２５は、第２減算器６２２から提供される現在フレームｎの予測エラーベクトル
2004252462.tif 000020
内のｉ次要素値
2004252462.tif 000021
から第２予測器６２４で提供される予測値を減算してｉ次要素値の予測エラーベクトル
2004252462.tif 000022
を得る。
【００２６】
第１ＢＣ−ＴＣＱ  ６２６は、第２減算器６２５で提供されるｉ次要素値の予測エラーベクトル
2004252462.tif 000023
を、ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを使用して量子化して、ｉ次要素値の量子化された予測エラーベクトル
2004252462.tif 000024
を生成する。第２加算器６２７は、第１ＢＣ−ＴＣＱ  ６２６で提供されるｉ次要素値の量子化された予測エラーベクトル
2004252462.tif 000025
に第２予測器６２４の予測値を加算することによって、ｉ次要素値の量子化された予測エラーベクトル
2004252462.tif 000026
に対しフレーム内予測補償を行って、量子化されたフレーム間予測エラーベクトルのｉ次要素値
2004252462.tif 000027
を生成する。各次数の要素値は、現在フレームの量子化された予測エラーベクトル
2004252462.tif 000028
を構成する。
【００２７】
第３加算器６２８は、第２加算器６２７で提供される現在フレームの量子化されたフレーム間予測エラーベクトル
2004252462.tif 000029
に第１予測器６２１の予測値を加算することによって、すなわち、現在フレームの量子化された予測エラーベクトル
2004252462.tif 000030
に対しフレーム間予測補償を行うことによって、量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000031
を生成する。第４加算器６２９は、第３加算器６２８で提供される量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000032
にＬＳＦ係数ベクトルのＤＣ成分
2004252462.tif 000033
を加算して、最終量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000034
を生成する。最終量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000035
はスイッチング部６４０の一側端子に印加される。
【００２８】
非メモリＴＣＱ部６３０は、ＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000036
を入力されてフレーム内予測を行って、予測エラーベクトル
2004252462.tif 000037
を生成し、予測エラーベクトル
2004252462.tif 000038
を後述するＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを利用して量子化した後、フレーム内予測補償を行って量子化及び予測補償されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000039
を生成する。そして、非メモリＴＣＱ部６３０は、量子化及び予測補償されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000040
とＬＳＦ係数ベクトルのＤＣ成分
2004252462.tif 000041
とを加算して得られる最終量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000042
をスイッチング部６４０に供給する。
【００２９】
このために、第３予測器６３２では、ＡＲ予測、例えば、１次ＡＲ予測アルゴリズムを使用し、第３予測器６３２は、ｉ次要素の予測因子
2004252462.tif 000043
と、第２ＢＣ−ＴＣＱ  ６３４により量子化された後で第５加算器６３１によりフレーム内予測補償が行われた（ｉ−１）次要素のフレーム内予測エラーベクトル
2004252462.tif 000044
との積から得られる予測値を発生させる。第４減算器６３３は、第１減算器６１０から提供されるＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000045
のｉ次要素
2004252462.tif 000046
から第３予測器６３２で提供される予測値を減算して、ｉ次要素の予測エラーベクトル
2004252462.tif 000047
を生成する。
【００３０】
第２ＢＣ−ＴＣＱ  ６３４は、第４減算器６３３で提供されるｉ次要素の予測エラーベクトル
2004252462.tif 000048
をＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムにより量子化して、ｉ次要素値の量子化された予測エラーベクトル
2004252462.tif 000049
を生成する。第６加算器６３５は、第２ＢＣ−ＴＣＱ  ６３４で提供されるｉ次要素値の量子化された予測エラーベクトル
2004252462.tif 000050
に第３予測器６３２の予測値を加算することによって、ｉ次要素値の量子化された予測エラーベクトル
2004252462.tif 000051
に対しフレーム内予測補償を行って量子化及び予測補償されたｉ次要素値のＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000052
を生成する。各次数の要素値のＬＳＦ係数ベクトルは、現在フレームの量子化された予測エラーベクトル
2004252462.tif 000053
を構成する。第７加算器６３６は、第６加算器６３５で提供される量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000054
にＬＳＦ係数ベクトルのＤＣ成分
2004252462.tif 000055
を加算して最終量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000056
を生成する。最終量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000057
はスイッチング部６４０の一側端子に印加される。
【００３１】
スイッチング部６４０は、メモリ基盤ＴＣＱ部６２０と非メモリＴＣＱ部６３０とでそれぞれ量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000058
のうち、入力ＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000059
とのユークリッド距離が短い量子化されたＬＳＦ係数ベクトルを選択して出力する。
【００３２】
本実施形態では、第４加算器６２９と第７加算器６３６とが、それぞれメモリ基盤ＴＣＱ部６２０と非メモリＴＣＱ部６３０の内部に備えられているが、他の実施形態では、第４加算器６２９及び第７加算器６３６を除去し、その代わりに、スイッチング部６４０の出力端に一つの加算器を付加して、スイッチング部６４０から選択的に出力される量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000060
にＬＳＦ係数ベクトルのＤＣ成分
2004252462.tif 000061
を加算するようにできる。
【００３３】
次に、本発明に適用されるＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムについて説明する。
ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムは、レート−１／２畳み込み符号器及びフィードバックのないエンコーダ構造に基づいたＮ（＝２ｖ、ここでｖは符号器の有限状態マシーンにあるバイナリステート変数の数）ステートトレリス構造を利用したものである。ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムのための前提条件として、選択可能なトレリス経路の初期ステートの数を全体でＮ個のステートのうち２ｋ（０≦ｋ≦ｖ）個に制限し、最後のステージのステート数もトレリス経路の初期ステートによって全体でＮ個のステートのうち２ｖ−ｋ（０≦ｋ≦ｖ）個に制限する。
【００３４】
このようなＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを適用してシングルビタビ符号化を行う過程は、最初のステージからＬ−ｌｏｇ２Ｎ（ここで、Ｌは全体ステージ数、Ｎは全体トレリスステート数）ステージまで、初期ステート制限条件下で決定されたＮ個の生存経路が見つけられ、残りのｖステージに対する符号化時には、各初期ステートによって決定された２ｖ−ｋ（０≦ｋ≦ｖ）個のステートのうちから選択された最後のステージのステートで終了するトレリス経路だけを考慮する。考慮されたトレリス経路のうちの最適のトレリス経路を求めて伝送するようになる。
【００３５】
図７は、全体４−ステートトレリス構造及びｋが１であるＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを適用する場合に考慮されるトレリス経路を示すものである。この例において、選択可能なトレリス経路の初期ステートは、４つのステートのうちの‘００’あるいは‘１０’であり、最後のステージのステートは初期ステートが‘００’である場合‘００’あるいは‘０１’、初期ステートが‘１０’である場合‘１０’あるいは‘１１’に制限される。図７に示すとおり、Ｌ−ｌｏｇ２４ステージでステート‘００’まで決定された生存経路（太い点線）の初期ステートが‘００’であるため、残りのステージで選択可能なトレリス経路は最後のステージのステートが‘００’と‘０１’となる太い実−点線で表示される。
【００３６】
次に、メモリ基盤ＴＣＱ部６２０において、図７に示すように選択されたトレリス経路下で動作するＢＣ−ＴＣＱエンコーディング過程を、図８及び図１０Ａないし図１０Ｃを参照して説明する。
【００３７】
まず、図８または図１０Ａのｊ番目ステージでのビタビエンコーディング過程を説明すれば、ｊ番目ステージのｐステートに関する量子化対象信号が、非メモリＴＣＱ部６３０でのＢＣ−ＴＣＱエンコーディング過程でのｘｊとは違って、
2004252462.tif 000062
と
2004252462.tif 000063
であって、以前ステージのステートによって変わる。これを図１０Ａないし図１０Ｃによって説明すれば、図１０Ｂの１０１段階では、０ステージのｐステートでの全体距離
2004252462.tif 000064
に対する初期化が行われ、１０２段階及び１０３段階では、最初のステージからＬ−ｌｏｇ２Ｎ（ここで、Ｌは全体ステージ数、Ｎは全体トレリスステート数）ステージまでＮ個の生存経路を決定する。すなわち、１０２ａ段階では、最初のステージからＬ−ｌｏｇ２ＮステージまでのＮ個のステートに対して、１０２ａ−１段階で求められる量子化対象信号について量子化歪曲
2004252462.tif 000065
が、該当副コードブックを利用して次の数式１及び数式２のように求められ、距離メトリック
2004252462.tif 000066
に保存される（１０２ａ−２段階）。
【数１】
2004252462.tif 000067
【数２】
2004252462.tif 000068
【００３８】
前記数式１及び数式２において、
2004252462.tif 000069
は、ｊ番目ステージのｐステートと（ｊ−１）番目ステージのｉ´ステートとの間のブランチに割当てられた副コードブックを、
2004252462.tif 000070
は、ｊ番目ステージのｐステートと（ｊ−１）番目ステージのｉ"ステートとの間のブランチに割当てられた副コードブックとをそれぞれ表す。ここで、
2004252462.tif 000071
と
2004252462.tif 000072
は、
2004252462.tif 000073
と
2004252462.tif 000074
内のコードベクトルを示す。
【００３９】
以下、ｊ番目ステージのｐステートに連結された二つのトレリス経路のうちの一つを選択する過程及び累積歪曲アップデート過程は、次の数式３のように行われる（１０２ｂ段階での１０２ｂ−１段階）。
【数３】
2004252462.tif 000075
【００４０】
そして、ｊ番目ステージのｐステートでのｘｊに対する量子化値は、二つの経路のうち以前ステージのｉ'ステートが決定された場合、次の数式４のように求められる（１０２ｂ段階での１０２ｂ−２段階）。
【数４】
2004252462.tif 000076
【００４１】
次に、１０４段階では、残りのｖステージにおいて、各初期ステートによって決定された２ｖ−ｋ（０≦ｋ≦ｖ）個のステートのうちの一つを最後のステージのステートとして選択するトレリス経路だけを考慮する。このために、１０４ａ段階では、前記１０３段階でのように決定されたＮ個の生存経路それぞれの初期ステート及び最後のｖステージでの２ｖ−ｋ（０≦ｋ≦ｖ）個のトレリス経路を決定する（１０４ａ段階）。
【００４２】
１０４ｂないし１０４ｅ段階では、全体Ｎ個の生存経路での各初期ステート値によって定義された２ｖ−ｋ（０≦ｋ≦ｖ）個のステートのそれぞれに対して、最後のステートまで決定された経路での入力シーケンスと量子化されたシーケンスの間の全体距離が最も短い値を有するトレリス経路情報とコードワード情報とを求める。１０４ｂないし１０４ｅ段階において、
2004252462.tif 000077
は、生存経路ｉで最後のステート（ｎ＝１．．．２ｖ−ｋ）まで決定された経路での入力シーケンスと量子化されたシーケンスの間の全体距離を表し、
2004252462.tif 000078
は生存経路ｉで最後のステート（ｎ＝１．．．２ｖ−ｋ）まで決定されたトレリス経路上での入力サンプルｘｊの量子化値と入力サンプルの間の距離を表す。
【００４３】
次に、非メモリＴＣＱ部６３０において、図７に示すように選択されたトレリス経路下で動作するＢＣ−ＴＣＱエンコーディング過程を、図９及び図１１Ａないし図１１Ｃを参照して説明する。
【００４４】
開始ステート及び最後のステートの制限条件は、メモリＴＣＱ部６２０でのＢＣ−ＴＣＱエンコーディング過程と同一であるが、入力サンプルに対するフレーム間予測は使われない。
【００４５】
まず、図９のｊ番目ステージでのビタビエンコーディング過程を、図１１Ａないし図１１Ｃを通じて説明する。
１１１段階では、０ステージのｐステートでの全体距離
2004252462.tif 000079
に対する初期化が行われ、１１２及び１１３段階では、最初のステージからＬ−ｌｏｇ２Ｎ（ここで、Ｌは全体ステージ数、Ｎは全体トレリスステート数）ステージまでＮ個の生存経路が決定される。すなわち、１１２ａ段階では、最初のステージからＬ−ｌｏｇ２ＮステージまでのＮ個のステートに対して、ｊ番目ステージのｐステートと連結された二つのブランチに割当てられた副コードブックを利用して、量子化歪曲
2004252462.tif 000080
を、次の数式５及び数式６のように求めて距離メトリック
2004252462.tif 000081
に保存する。
【数５】
2004252462.tif 000082
【数６】
2004252462.tif 000083
【００４６】
前記数式５及び数式６において、
2004252462.tif 000084
はｊ番目ステージのｐステートと（ｊ−１）番目ステージのｉ´´ステートの間のブランチに割当てられた副コードブックを、
2004252462.tif 000085
はｊ番目ステージのｐステートと（ｊ−１）番目ステージのｉ"ステート間のブランチに割当てられた副コードブックを、それぞれ表す。ここで
2004252462.tif 000086
及び
2004252462.tif 000087
は、それぞれ
2004252462.tif 000088
及び
2004252462.tif 000089
内のコードベクトルを表す。
【００４７】
以後、ｊ番目ステージのｐステートと連結された二つのトレリス経路のうちの一つを選択する過程及び累積歪曲アップデート過程は、次の数式７のように行われ、その結果によって経路が選択され
2004252462.tif 000090
がアップデートされる（１１２ｂ段階での１１２ｂ−１及び１１２ｂ−２段階）。
【数７】
2004252462.tif 000091
【００４８】
次の１１４段階は、図１０Ｃに示された１０４段階とその動作手順及び作用が同一である。
このように、本発明によるＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムによれば、ＴＢ−ＴＣＱアルゴリズムとは違って、シングルビタビ符号化過程で量子化が可能であるため、ＴＢ−ＴＣＱアルゴリズムで引き起こされる複雑度の問題を回避できる。
【００４９】
図１２は、音声符号化システムにおける本発明によるＬＳＦ係数の量子化方法を説明するフローチャートであって、ＤＣ成分除去段階（１２１）、メモリ基盤ＴＣＱ段階（１２２）、非メモリＴＣＱ段階（１２３）、スイッチング段階（１２４）及びＤＣ成分復元段階（１２５）を備える。ここで、ＤＣ成分復元段階（１２５）は、メモリ基盤ＴＣＱ段階（１２２）及び非メモリＴＣＱ段階（１２３）に含めて具現することもできる。
【００５０】
図１２を参照すれば、１２１段階では、入力されるＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000092
からＬＳＦ係数ベクトルのＤＣ成分
2004252462.tif 000093
を減算して、ＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000094
を発生させる。
【００５１】
１２２段階では、前記１２１段階でＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000095
が入力され、フレーム間及びフレーム内予測を行って、予測エラーベクトル
2004252462.tif 000096
を生成し、予測エラーベクトル
2004252462.tif 000097
をＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを利用して量子化した後、フレーム内及びフレーム間予測補償を行って、量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000098
を生成する。量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000099
と前記ＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000100
とのユークリッド距離
2004252462.tif 000101
が求められる。
【００５２】
前記１２２段階をさらに詳細に説明する。
１２２ａ段階では、前記１２１段階でＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000102
に対してＭＡ予測、例えば、４次ＭＡフレーム間予測を適用して、現在フレームｎの予測エラーベクトル
2004252462.tif 000103
を求める。前記１２２ａ段階は次の数式８のように表わすことができる。
【数８】
2004252462.tif 000104
【００５３】
前記数式８において、
2004252462.tif 000105
は、ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを用いて量子化された後、フレーム内予測補償が行われた以前フレームｎ−ｉ（ここでｉは１，…,４）の予測エラーベクトルを表す。
【００５４】
１２２ｂ段階では、前記１２２ａ段階で得られた現在フレームｎの予測エラーベクトル
2004252462.tif 000106
でのｉ次要素値
2004252462.tif 000107
に対して、ＡＲ予測、例えば、１次ＡＲフレーム内予測を適用して、ｉ次要素値の予測エラーベクトル
2004252462.tif 000108
を求める。前記ＡＲ予測は、次の数式９のように表すことができる。
【数９】
2004252462.tif 000109
【００５５】
前記数式９において、
2004252462.tif 000110
はｉ次要素の予測因子、
2004252462.tif 000111
はＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを用いて量子化された後、フレーム内予測補償が行われた（ｉ−１）次要素値を、それぞれ表す。
【００５６】
次に、前記数式９により得られるｉ次要素値の予測エラーベクトル
2004252462.tif 000112
をＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムで量子化して、ｉ次要素値の量子化された予測エラーベクトル
2004252462.tif 000113
を求める。このｉ次要素値の量子化された予測エラーベクトル
2004252462.tif 000114
に対してフレーム内予測補償を行って、ｉ次要素値のＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000115
を求める。各次数の要素値のＬＳＦ係数ベクトルは、現在フレームの量子化されたフレーム間予測エラーベクトル
2004252462.tif 000116
を構成する。前記フレーム内予測補償は、次の数式１０のように表わすことができる。
【数１０】
2004252462.tif 000117
【００５７】
１２２ｃ段階では、前記１２２ｂ段階で得られる現在フレームの量子化されたフレーム間予測エラーベクトル
2004252462.tif 000118
に対してフレーム間予測補償を行って、量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000119
を求める。前記１２２ｃ段階は、次の数式１１のように表すことができる。
【数１１】
2004252462.tif 000120
【００５８】
１２２ｄ段階では、前記１２２ｃ段階で得られた量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000121
と、前記１２２ａ段階で入力されたＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000122
との間のユークリッド距離
2004252462.tif 000123
を求める。
【００５９】
１２３段階では、前記１２１段階によりＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000124
が入力され、フレーム内予測を行って予測エラーベクトル
2004252462.tif 000125
を生成し、予測エラーベクトル
2004252462.tif 000126
をＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを利用して量子化した後、フレーム内予測補償を行って量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000127
を生成する。そして、量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000128
と前記ＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000129
との間のユークリッド距離
2004252462.tif 000130
を求める。
【００６０】
前記１２３段階をさらに詳細に説明すれば、１２３ａ段階では、前記１２１段階でＤＣ成分が除去されたｉ次要素のＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000131
に対して、ＡＲ予測、例えば、１次ＡＲフレーム内予測を適用して、ｉ次要素のフレーム内予測エラーベクトル
2004252462.tif 000132
を求める。前記ＡＲ予測は、次の数式１２のように表わすことができる。
【数１２】
2004252462.tif 000133
【００６１】
前記数式１２において、
2004252462.tif 000134
はｉ次要素の予測因子、
2004252462.tif 000135
はＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムにより量子化された後、フレーム内予測補償が行われた（ｉ−１）次要素のフレーム内予測エラーベクトルを、それぞれ表す。
【００６２】
次に、前記数式１２により得られるｉ次要素のフレーム内予測エラーベクトル
2004252462.tif 000136
をＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを用いて量子化して、ｉ次要素の量子化されたフレーム内予測エラーベクトル
2004252462.tif 000137
を求める。このｉ次要素の量子化されたフレーム内予測エラーベクトル
2004252462.tif 000138
に対してフレーム内予測補償を行って、ｉ次要素の量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000139
を求める。各次数の要素値の量子化されたＬＳＦ係数ベクトルは、現在フレームの量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000140
を構成する。前記フレーム内予測補償は、次の数式１３のように表わすことができる。
【数１３】
2004252462.tif 000141
【００６３】
１２３ｂ段階では、前記１２３ａ段階で得られる量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000142
と前記１２３ａ段階で入力されたＤＣ成分が除去されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000143
との間のユークリッド距離
2004252462.tif 000144
を求める。
【００６４】
１２４段階では、前記１２２ｄ段階及び前記１２３ｂ段階でそれぞれ求められたユークリッド距離
2004252462.tif 000145
を比較して、そのうち小さな値のユークリッド距離を有する量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000146
が選択される。
【００６５】
１２５段階では、前記１２４段階で選択された量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000147
にＬＳＦ係数ベクトルのＤＣ成分
2004252462.tif 000148
を加算して、最終量子化されたＬＳＦ係数ベクトル
2004252462.tif 000149
が求められる。
【００６６】
一方、本発明は、またコンピュータで再生できる記録媒体にコンピュータが読取れるコードとして具現することができる。コンピュータが再生できる記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取り可能なデータが保存されるあらゆる記録装置を含む。コンピュータが読み取り可能な記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ保存装置などがあり、またキャリヤウェーブ（例えば、インターネットを通じた伝送）の形に具現されるものも含む。また、コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、ネットワークに連結されたコンピュータシステムに分散されて、分散方式でコンピュータが読取れるコードが保存され、そのコードを実行することができるように構成することができる。
【００６７】
そして、本発明を具現するための機能的なプログラム、コード及びコードセグメントは本発明が属する技術分野のプログラマーにより容易に推論できる。
【００６８】
（実験例）
ＴＢ−ＴＣＱアルゴリズムと、本発明で提案したＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムとの性能比較のために、非メモリガウスソース（平均０、分散１）に対する量子化信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ：ＳＮＲ）性能を評価した。次の表１は、ブロック長に対するＳＮＲ性能値を比較したものである。性能比較実験に使われたトレリス構造は、１６−ステート、二重出力レベルを有する構造であり、各サンプル当り２ビットを割当てた。基準ＴＢ−ＴＣＱアルゴリズムは、１６個の初期トレリスステートを有し、この時、各初期ステートに対しては初期ステートと同一な一つの最後のステートを有する。
【表１】
2004252462.tif 000150
【００６９】
表１に示すとおり、ブロック長が１６及び３２であるソースに対しては、ＴＢ−ＴＣＱアルゴリズムの量子化ＳＮＲ性能が良好であり、ブロック長が６４及び１２８であるソースに対してはＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムが良好な性能を示すことが分かる。
【００７０】
次の表２は、前記表１でブロック長が１６であるソースに対するＴＢ−ＴＣＱアルゴリズムと本発明で提案したＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムとの間で、複雑度を比較したものである。
【表２】
2004252462.tif 000151
【００７１】
表２に示すとおり、加算演算及び比較演算において、本発明によるＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムの複雑度が、ＴＢ−ＴＣＱアルゴリズムに比べてはるかに減少したことが分かる。
【００７２】
一方、１６−ステートトレリス構造で有することができる初期ステート数は２ｋ（０≦ｋ≦ｖ）であって、次の表３は、ｋ＝０、１、．．．、４である場合のＢＣ−ＴＣＱを使用する非メモリラプラシアン信号に対する量子化性能を比較したものである。性能比較実験に使われたコードブックは３２出力レベルを有し、各サンプル当り３ビットの符号化率を使用した。
【表３】
2004252462.tif 000152
【００７３】
表３に示すとおり、ｋ＝２である場合、ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムは最も優秀な性能を表すことが分かる。ｋ＝２である場合、ＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムの初期ステートは全体１６個のステートのうち４個のステートを割当てた。次の表４は、ｋ＝２である場合のＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムの初期ステート及び最後のステート情報を表したものである。
【表４】
2004252462.tif 000153
【００７４】
次に、本発明の性能評価のために、ＮＴＴ社で提供する広帯域用音声サンプルを利用したが、音声サンプルは合計で１３分の分量であり、韓国語の男性、女性、そして英語の男性、女性の音声で構成されている。３ＧＰＰのＡＭＲ＿ＷＢ音声符号化器で使われたＬＳＦ量子化器Ｓ−ＭＳＶＱとの性能比較のために、ＬＳＦ量子化器以前の前処理過程はＡＭＲ＿ＷＢ音声符号化器と同一に適用したが、この時、ＳＤ（Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）性能、計算量及びメモリ要求量の比較は、次の表５及び表６に示された通りである。
【表５】
2004252462.tif 000154
【００７５】
【表６】
2004252462.tif 000155
【００７６】
前記表５及び表６に示すとおり、ＳＤ性能において、本発明がＡＭＲ＿ＷＢＳ−ＭＳＶＱ（Ｓｐｌｉｔ  ａｎｄ  Ｍｕｌｔｉ−Ｓｔａｇｅ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）に比べて平均ＳＤが０．０９５４  ｄＢ、２ｄＢ〜４ｄＢ間の外郭量子化領域の数は０．２４３９％減少し、コードブック探索に要求される加算演算、乗算演算、及び比較演算に要求される計算量が大幅に減少し、これに伴いメモリ要求量も大幅に減少したことが分かる。
【００７７】
以上、図面及び明細書で最適の実施形態が開示された。ここで特定の用語が使われたが、これは単に本発明を説明するための目的で使われたものであって、意味限定や特許請求の範囲に記載された本発明の範囲を制限するために使われたものではない。したがって、当業者ならばこれより多様な変形及び均等な他の実施形態が可能であるという点を理解できる。したがって、本発明の真の技術的保護範囲は特許請求の範囲に示された技術的思想により定められねばならない。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
本発明は音声符号化システムに適用されて、ＬＳＦ係数ベクトルの量子化時に要求されるメモリサイズとコードブック探索過程での計算量及び複雑度とを大幅減少させて優秀なＳＮＲ性能を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１Ａ】３ＧＰＰによって提案されたＡＭＲ広帯域音声符号化器に適用される量子化器を示すブロック図である。
【図１Ｂ】３ＧＰＰによって提案された狭帯域音声符号化器に適用される量子化器を示すブロック図である。
【図２】ＴＣＱ構造及び出力レベルを示す図である。
【図３】ＴＣＱでのトレリス経路情報の構成を示す図である。
【図４】ＴＢ−ＴＣＱでのトレリス経路情報の構成を示す図である。
【図５】４−ステートトレリス構造でＴＢ−ＴＣＱアルゴリズムを利用するとき、初期ステートによるシングルビタビエンコーディング過程で考慮せねばならないトレリス経路を示す図である。
【図６】音声符号化システムにおいて、本発明の一実施形態によるＬＳＦ係数量子化装置の構成を示すブロック図である。
【図７】４−ステートトレリス構造でＢＣ−ＴＣＱアルゴリズムを利用するとき、制限された初期ステートによるシングルビタビエンコーディング過程で考慮せねばならないトレリス経路を示す図である。
【図８】図６の非メモリＴＣＱ部でのビタビエンコーディング過程を図式化した図である。
【図９】図６のメモリ基盤ＴＣＱ部でのビタビエンコーディング過程を図式化した図である
【図１０Ａ】図６の非メモリＴＣＱ部でのＢＣ−ＴＣＱエンコーディング過程を説明するフローチャートである。
【図１０Ｂ】図６の非メモリＴＣＱ部でのＢＣ−ＴＣＱエンコーディング過程を説明するフローチャートである。
【図１０Ｃ】図６の非メモリＴＣＱ部でのＢＣ−ＴＣＱエンコーディング過程を説明するフローチャートである。
【図１１Ａ】図６のメモリ基盤ＴＣＱ部でのＢＣ−ＴＣＱエンコーディング過程を説明するフローチャートである。
【図１１Ｂ】図６のメモリ基盤ＴＣＱ部でのＢＣ−ＴＣＱエンコーディング過程を説明するフローチャートである。
【図１１Ｃ】図６のメモリ基盤ＴＣＱ部でのＢＣ−ＴＣＱエンコーディング過程を説明するフローチャートである。
【図１２】音声符号化システムにおける本発明によるＬＳＦ係数の量子化方法を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００８０】
６１０      第１減算器
６２０      メモリ基盤ＴＣＱ部
６２１、６２４    第１及び第２予測器
６２２、６２５    第２及び第３減算器
６２６      第１ＢＣ−ＴＣＱ器
６２３、６２７、６２８、６２９    第１ないし第４加算器
６３０      非メモリＴＣＱ部
６３１、６３５、６３６    第５ないし第７加算器
６３２      第３予測器
６３３      第４減算器
６３４      第２ＢＣ−ＴＣＱ
６４０      スイッチング部
【図１Ａ】
2004252462.tif 000156
【図１Ｂ】
2004252462.tif 000157
【図２】
2004252462.tif 000158
【図３】
2004252462.tif 000159
【図４】
2004252462.tif 000160
【図５】
2004252462.tif 000161
【図６】
2004252462.tif 000162
【図７】
2004252462.tif 000163
【図８】
2004252462.tif 000164
【図９】
2004252462.tif 000165
【図１０Ａ】
2004252462.tif 000166
【図１０Ｂ】
2004252462.tif 000167
【図１０Ｃ】
2004252462.tif 000168
【図１１Ａ】
2004252462.tif 000169
【図１１Ｂ】
2004252462.tif 000170
【図１１Ｃ】
2004252462.tif 000171
【図１２】
2004252462.tif 000172