【手続補正書】
【提出日】平成26年10月28日(2014.10.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データフレームをモデル化するための方法であって、
（ａ）  一または複数のデータブロックの特定の関数の形態に前記フレームをモデル化するステップを備え、これは、関数係数のための計算された値と共に、予め選択された性能クリテリアにしたがって測定されるように最良の結果を提供するモデルとして決定される最良のモデルを生成する、前記提供された参照データ（Ｒ）からデータブロックを選択することによって達成され、ここで、前記データブロックは、前記Ｒ内において前記選択されたデータブロックを識別するインデックスを提供する一群のパラメータによって一のモデルにおいて表され、前記関数係数のための前記値は残りのモデルパラメータからなる一群によって表され、
（ｂ）  最良のモデルを生成する前記パラメータ値を出力するステップを備え、ここで、
（ｉ）  前記特定の関数において含まれるタームの数が、１）固定数、および２）モデル化のために考慮されるべき１組の数、のうちの一つとして特定され、
（ｉｉ）  前記Ｒが、前記フレームの最後の点を除き前記フレームからのデータから作られる参照波形と、前記波形が利用可能な場合に特定のタイプの参照波形と、からなり、（１）前記フレームのモデル化を開始する前に行われる動作から取得された、前記フレームに進む入力信号の一部から導出された記憶された波形と、（２）予め定義された波形と、（３）モデル化される前記フレームでの所定の動作を行うことによって得られたプリセットされたクリテリアに合う波形と、からなり、
（ｉｉｉ）  前記性能クリテリアは、評価されるモデルの出力の推定値を含む複数の予め選択された評価指標を利用し、ここで、モデルの出力の推定値は、一群の合成法から予め選択された方法を用いて生成され、前記一群の合成法は、（１）前記フレームをモデル化するために使用される関数にしたがって前記Ｒからのデータブロックを組み合わせる方法と、（２）前記フレームからのデータから作られた参照波形を除く前記Ｒの一部分を使用するモデルの出力を生成する所定の復号法と、からなり、
（ｉｖ）  前記フレームの最後の要素が、特定の順序で記憶されたフレームにおけるデータのシーケンスの最後の点として定義され、ここで、前記順序が、前記シーケンスが時系列である場合には経時的に上がっていくように特定され、前記シーケンスが空間データを包含する場合には前記シーケンスの第１の点からの距離が増加するにつれて上がっていくように特定され、
（ｖ）  前記方法によって支持される複数の代替的オプションのうちの選定が、この方法が使用される選定された用途の要件にしたがって作られ、前記方法への入力の一部分として特定される、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、選択された前記復号法が、
（ｉ）  前記モデルに含まれるデータブロックが前記フレームからの前記データから作られた前記参照波形を除外する前記Ｒの前記部分から選択された場合、前記関数係数のモデル値のために計算されたものを用い、前記フレームをモデル化するために使用される関数にしたがって前記選択されたデータブロックを組み合わせることにより前記モデルの推定出力を計算するステップと、
（ｉｉ）  一のモデルに含まれる一のデータブロックが前記除外された参照波形からのデータを有する場合、（ｉ）において記載された動作を行うことによって点ごとにモデル出力を反復的に生成するステップと、
を備え、前記モデルにおいて各データブロックは前記データブロックの一点によって置き換えられ、これにより、第１の出力エントリが、前記データブロックの第１の点を前記Ｒから選択して（ｉ）のように組み合わせることにより生成され、かつ、各後続の出力エントリが、前記データブロックの次の順序の点を前記Ｒから選択して（ｉ）のように組み合わせることにより生成され、ここで、各後続する出力エントリが生成されると、前記エントリが前記除外された参照波形の対応する後続する点を作るために使用され、これにより後続する反復のために前記Ｒの前記除外された部分を点ごとに再構成する、方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、
（ｃ）  特定の値を有するコードを分析し、変換し、量子化し、編成し、出力することから予め選択された一または複数の動作を行うことによって最良のモデルのパラメータの値で動作するステップを更に備え、ここで、特定の値が、
（１）  ステップ（ｂ）から出力された最良のモデルのパラメータ値と、
（２）  行われた動作の選択されたサブセットから取得された値と、
のうちの一つとして選択され、ここで、一組の参照波形を生成するためにパラメータがステップ（ｃ）に供給される場合、出力されたコードにおいて供給されたパラメータを符号化し、
（ｄ）  後続のフレームのモデル化において使用するために、
（１）  前記一群の合成法から選択される方法を使用して生成された最良のモデルの出力の推定値と、
（２）  前記一群の合成法から選択される方法を使用して生成された最良のモデルの出力の推定値の特定の成分と、
（３）  モデル化される前記フレームのデータから作られた波形と、
のうちの一または複数を記憶するステップと、
を更に備える方法。
【請求項４】
成分のサンプリング、ウィンドウ化、フィルタ処理、変換、平滑化、および抽出のうち一または複数からなる、アクションのシーケンスを前記入力信号に対し実行することにより前記提供された入力信号から前記フレームを導出するステップを更に備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、
マルチモード・ストラテジを実施するステップを更に備え、これにより、前記フレームは、（１）請求項４において使用されるモデル化法と、（２）予め選択された既知技術と、（３）これらの組み合わせと、からなる群から選択される手段によってモデル化され、前記ストラテジは、前記方法によって行われる分析を決定する選択された論理構造にしたがって実施され、前記分析は選択決定を提供し、これにより、前記方法によって支持される代替オプションからの選定が、前記方法に入力される詳細と組み合わせて前記選択決定にしたがって作られ、
（ｉ）  前記フレームは、
１）前記選択された手段を用いて行われる一のモデル化例と、
２）反復プロセスと、
のうちの一つを用いてモデル化され、各反復は、別個のモデル化例を備え、ここで、異なる例が、前記フレームと、前記フレームから取得された成分と、前の反復の結果から取得された要素と、からなる群から選択される異なる提供された入力をモデル化するために、異なる選択された手段を使用することができ、
（ｉｉ）  各モデル化例においてステップ（ａ）は、
（１）  各選択されたモデル化法によって別個に生成された複数のモデルと、
（２）  モデルの個々の部分を生成するために特定の命令にしたがって選択されたモデル化法を用いて生成された複数のモデルと、
の一または複数からなる１組を生成し、ここで、一群の一または複数の選択された方法によって生成されたモデルは、前記一群から得られた最良のモデルを表し、前記最良のモデルは請求項４で定義されるものであり、
（ｉｉｉ）  モデル出力の前記推定値が、フレームのモデル化のために使用されるプロセスを反転させることにより生成され、これにより、既知の方法が前記プロセスにおいて使用された場合、予め選択されたそれぞれの出力復元法が前記プロセスのそれぞれの部分を反転させるために使用され、かつ、請求項４のモデル化法が前記プロセスにおいて使用された場合、請求項４の前記一群の合成法から予め選択された方法が前記プロセスのそれぞれの部分を反転させるために使用され、
（ｉｖ）  各モデル化例におけるステップ（ｂ）が、
（１）  （ｉｉ）において生成された全てのモデルと、
（２）  請求項４において利用されたプリセットされた性能クリテリアのタイプにしたがって選択された（ｉｉ）において生成されたモデルの一または複数と、
の一つのためにパラメータ値を出力し、ここで、前記選択プロセスは最終の最良のモデルを特定することができ、
（ｖ）  前記選択された論理構造により定義された前記分析は、（１）事前選択ステップ、（２）事後選択ステップ、および（３）これらの組み合わせの一において行われ、（１）フレームからデータを分析するステップと、（２）モデル化法を選択するステップと、（３）ステップ（ａ）において行われるモデル化を助けるために評価を行うステップと、（４）提供された評価クリテリアにしたがってモデル化ステップから出力を分析するステップと、（５）最終の最良のモデルを選択するステップと、（６）前記方法をステップ（ｃ）にルーティングするか、モデル化の次の反復を開始するかを選択するステップと、（７）反復においてモデル化されるべき入力を選択するステップと、を実行することができ、
（ｖｉ）  前記評価クリテリアは、（ｉｉｉ）の手段によって生成されたモデル出力の推定値を含む指標と、（１）モデルを生成するのに必要なリソース、（２）モデルによって提供されるコーディング効率、（３）モデルのロバスト特性、および（４）特定の用途から生じる検討に基づき取得された要素、の各々を評価するために使用される指標と、からなる群から選択される一または複数の指標を利用し、
（ｖｉｉ）  前記ステップ（ｃ）は、最終の最良のモデルを表すパラメータ値で動作し、モデル識別子がステップ（ｃ）に供給されて前記モデルを生成するために使用される方法を識別する場合、前記識別子は前記供給されたパラメータと共に符号に符号化される、方法。
【請求項６】
フレームを符号化するのに使用されるモデルのためのパラメータ値を備えるコードからフレームを復号する方法であって、前記フレームは、予め選択された関数にしたがって組み合わされた一または複数のデータブロックを備えるようにモデル化されたものであり、前記モデルのためのデータブロックは前記符号化法によって維持される参照データから選択されたものであり、これにより、モデルパラメータの一のサブセットは前記参照データ内の前記選択されたデータブロックを特定するインデックスを提供したものであり、前記モデルパラメータの残りは関数係数のために選択された値を提供したものであり、ここで、前記参照データは、前記フレームの最終点を除いて復号される前記フレームからの前記データから作られた参照波形と、前記波形が利用可能であった場合、特定のタイプの参照波形と、を有し、前記特定にタイプの参照波形は、（１）前記フレームのモデル化を開始する前に行われる動作から取得される、フレームに進む入力信号の一部分から取得された波形、および（２）所定の手段によって取得された波形と、からなる群から選択され、ここで、前記方法は、前記フレームからの前記データから作られた参照波形を除く前記参照データの一部を代表するデータを記憶するように構成された参照ユニットを維持し、前記方法は、
（ａ）  コードを受信するステップと、
（ｂ）  前記コードが、復号において使用される波形を合成するために値を提供する場合、前記波形を参照ユニット内に合成し挿入するステップと、
（ｃ）  前記受信したパラメータ値によってインデックス付けされたデータブロックが参照ユニットに記憶されたデータから作られることができる場合、前記関数にしたがって、前記データから作られたデータブロックを組み合わされることによって出力信号を生成するステップと、
（ｄ）  受信したパラメータ値によってインデックス付けされたデータブロックが前記除外された参照波形からのデータを備える場合、ステップ（ｃ）において記載された動作を行うことによって点ごとに出力信号を反復して生成するステップであって、ここで、各インデックス付けされたデータブロックは、データブロックの一点に置き換えられ、これにより第１の出力エントリが、データブロックの第１の点を参照ユニットから取得してステップ（ｃ）のように組み合わせることにより生成され、かつ、各後続の出力要素が、データブロックの次の順序の点を参照ユニットから取得してステップ（ｃ）のように組み合わせることにより生成され、ここで、各出力エントリが生成されるときに、前記エントリが参照ユニットにおいて除外された参照波形を点ごとに構築するために使用され、これにより、後続の反復のために利用不可能なデータを再構成する、ステップと、
（ｅ）前記復号されたフレームを前記参照ユニット内に挿入するステップと、
を備え、前記フレームの最後の要素が、特定の順序に分類されたフレームにおいてデータのシーケンスの最後の点として定義され、ここで、前記順序が、前記シーケンスが時系列である場合には経時的に上がっていくように特定され、前記シーケンスが空間データを包含する場合には前記シーケンスの第１の点からの距離が増加するにつれて上がっていくように特定される、方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、
方法選択ストラテジが前記フレームを符号化するために使用され、その結果、前記フレームが、（１）請求項６に記載のモデル化法、（２）既知技術、および（３）これらの組み合わせのいずれかを用いてモデル化され、
前記方法は、前記受信したコードが前記フレームをモデル化することにおいて使用される方法を識別するためにインジケータを提供する場合、復号化のためのそれぞれの予め選択された合成法を識別するステップを更に含み、
前記方法は、前記フレームをモデル化するために使用される前記プロセスを反転することにおより出力信号を生成し、これは、
（ｉ）  既知の方法が前記プロセスにおいて使用された場合、前記予め選択されたそれぞれの合成法が、前記プロセスのそれぞれの部分を反転させるために使用され、
（ｉｉ）  請求項６に記載のモデル化法が前記プロセスにおいて使用された場合、請求項６のステップ（ｃ）〜（ｄ）が、前記プロセスのそれぞれの部分を反転させるために使用される、方法。