(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
シンボルシーケンスのエントロピ符号化を実行する方法であって、該シンボルの各々が関連した数値を有する方法において、
該シンボルの第１のサブシーケンスを識別するステップであって、該シンボルの第１のサブシーケンスは第１の数のシンボルを含み、該シンボルの第１の数は、該シンボルの該第１のサブシーケンスに含まれる該シンボルに関連した数値に基づいており、更に、結合シンボル集合のサイズに基づいている、ステップと；
該第１のサブシーケンスのシンボルを表す第１の結合シンボルを用い、更に、該シンボルの第１の数を表すシンボルを用いて、該第１のサブシーケンスのシンボルを符号化するステップであって、該第１の結合シンボルは該結合シンボル集合の要素である、ステップと；
該シンボルの第２のサブシーケンスを識別するステップであって、該シンボルの第２のサブシーケンスは第２の数のシンボルを含み、該シンボルの第２の数は、該シンボルの該第２のサブシーケンスに含まれる該シンボルに関連した数値に基づいており、更に、該結合シンボル集合のサイズに基づいており、該シンボルの第２の数は該シンボルの第１の数とは異なる、ステップと；
該第２のサブシーケンスのシンボルを表す第２の結合シンボルを用い、更に、該シンボルの第２の数を表すシンボルを用いて、該第２のサブシーケンスのシンボルを符号化するステップであって、該第２の結合シンボルは該結合シンボル集合の要素である、ステップと；を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
該シンボルシーケンスは、符号化信号のフレームから成り、該方法は、更に、追加のサブシーケンスのシンボルを識別および符号化して、該サブシーケンスのシンボルを表す結合シンボルシーケンスを用い、更に、それに含まれる対応する数のシンボルを表す対応するシンボルシーケンスを用いて、該フレームを符号化するステップを備えることを特徴とする、請求項１の方法。
【請求項３】
該第１のサブシーケンスのシンボルは、該第１の結合シンボルおよび該シンボルの第１の数の組み合わせを表す第１のスーパーシンボルを用いて符号化され、該第２のサブシーケンスのシンボルは、該第２の結合シンボルおよび該シンボルの第２の数の組み合わせを表す第２のスーパーシンボルを用いて符号化されることを特徴とする、請求項１の方法。
【請求項４】
該シンボルの第１の数は更に第１の基数値に基づいており、該シンボルの第２の数は更に第２の基数値に基づいていることを特徴とする、請求項１の方法。
【請求項５】
該第１の結合シンボルおよび該第２の結合シンボルは、各々、基数演算を用いて導出され、該第１の結合シンボルは、該第１のサブシーケンスの該シンボルに含まれる該シンボルに関連する該数値の各々の積の和として算出され、該第１の基数値の対応する累乗によって乗算を行い、該第２の結合シンボルは、該第２のサブシーケンスの該シンボルに含まれる該シンボルに関連した該数値の各々の積の和として算出され、該第２の基数値の対応する累乗によって乗算を行うことを特徴とする、請求項４の方法。
【請求項６】
該第１の基数値および該第２の基数値は、互いに等しく、所定の値に設定されることを特徴とする、請求項４の方法。
【請求項７】
該第１の基数値は、該第１のサブシーケンスの該シンボルに含まれる該シンボルに関連した該数値に基づくものであり、該第２の基数値は、該第２のサブシーケンスの該シンボルに含まれる該シンボルに関連した該数値に基づくものであり、該第１のサブシーケンスの該シンボルは、該第１の基数値を表すシンボルを用いて更に符号化され、該第２のサブシーケンスの該シンボルは、該第２の基数値を表すシンボルを用いて更に符号化されることを特徴とする、請求項４の方法。
【請求項８】
該第１の基数値は、該第１のサブシーケンスの該シンボルに含まれる該シンボルに関連した該数値の少なくとも１つを超える値に設定され、該第２の基数値は、該第２のサブシーケンスの該シンボルに含まれる該シンボルに関連した該数値の少なくとも１つを超える値に設定されることを特徴とする、請求項７の方法。
【請求項９】
シンボルシーケンスのエントロピ符号化を実行する装置であって、該シンボルの各々は関連した数値を有し、該装置は：
該シンボルの第１のサブシーケンスを識別するための手段であって、該シンボルの第１のサブシーケンスは第１の数のシンボルを含み、該シンボルの第１の数は、該シンボルの該第１のサブシーケンスに含まれる該シンボルに関連した数値に基づいており、更に、結合シンボル集合のサイズに基づいている、手段と；
該第１のサブシーケンスのシンボルを表す第１の結合シンボルを用い、更に、該シンボルの第１の数を表すシンボルを用いて、該第１のサブシーケンスのシンボルを符号化するコーダであって、該第１の結合シンボルは該結合シンボル集合の要素である、コーダと；
該シンボルの第２のサブシーケンスを識別するための手段であって、該シンボルの第２のサブシーケンスは第２の数のシンボルを含み、該シンボルの第２の数は、該シンボルの該第２のサブシーケンスに含まれる該シンボルに関連した数値に基づいており、更に、該結合シンボル集合のサイズに基づいており、該シンボルの第２の数は該シンボルの第１の数とは異なる、手段と；
該第２のサブシーケンスのシンボルを表す第２の結合シンボルを用い、更に、該シンボルの第２の数を表すシンボルを用いて、該第２のサブシーケンスのシンボルを符号化するコーダであって、該第２の結合シンボルは該結合シンボル集合の要素である、コーダと；
を備えることを特徴とする装置。
【請求項１０】
該シンボルシーケンスは、符号化信号のフレームから成り、該装置は、更に、追加のサブシーケンスのシンボルを識別および符号化して、該サブシーケンスのシンボルを表す結合シンボルシーケンスを用い、更に、それに含まれる対応する数のシンボルを表す対応するシンボルシーケンスを用いて、該フレームを符号化するための手段を備えることを特徴とする、請求項９の装置。
【請求項１１】
元のシンボルシーケンスを再構成するために、元のシンボルシーケンスをエントロピ符号化することにより生成されたビットストリームを復号する方法であって、該元のシーケンスの該シンボルの各々は関連した数値を有し、該方法は：
該元のシーケンスの所与のサブシーケンスに含まれ、結合シンボルを用いて符号化されているシンボルの数を表す符号化シンボルを含む該ビットストリームの部分を復号し、これによって該サブシーケンスにおいて結合されているシンボルの該数を決定するステップと；
該元のシーケンスにおける該シンボルのサブシーケンスを表す該符号化結合シンボルを含む該ビットストリームの部分を復号し、該サブシーケンスは該決定した数のシンボルを含む、ステップと；
該符号化結合シンボルを含む該ビットストリームの該復号部分に基づいて、更に、該シンボルの決定した数および基数値に基づいて、該サブシーケンスにおける該シンボルに関連した該数値を決定するステップと；を備えることを特徴とする方法。
【請求項１２】
該元のシンボルシーケンスは、符号化信号のフレームから成り、該方法は、更に、該ビットストリームの１つ以上の他の部分を復号して、これによって、共に該フレームを表す該元のシーケンスの複数のサブシーケンスを復号するステップを備えることを特徴とする、請求項１１の方法。
【請求項１３】
該元のシーケンスの該所与のサブシーケンスに含まれ、該結合シンボルを用いて符号化されている該シンボル数を表す該符号化シンボルを含む該ビットストリームの該部分、および、該元のシーケンスにおける該シンボルのサブシーケンスを表す該符号化結合シンボルを含む該ビットストリームの該部分は、各々、該ビットストリームの同じ部分を含み、該シンボル数および該結合シンボルは、スーパーシンボルを用いて共に符号化されていることを特徴とする、請求項１１の方法。
【請求項１４】
該サブシーケンスにおける該シンボルに関連した該数値を決定する該ステップは、基数演算を用いて行われ、該シンボルの該所与のサブシーケンスに含まれる該シンボル数および該基数値に基づいて該結合シンボルの値から該数値を抽出することによって行われ、該結合シンボルの該値は、該シンボルの該所与のサブシーケンスに含まれる該シンボルに関連した該数値の各々の積の和に該基数値の対応する累乗によって乗算を行うことによって算出されていることを特徴とする、請求項１１の方法。
【請求項１５】
該基数値は所定の固定値から成ることを特徴とする、請求項１１の方法。
【請求項１６】
更に、該シンボルに関連した該数値を決定するステップが基づく該基数値を表す符号化シンボルを含む該ビットストリームの部分を復号することによって該基数値を決定するステップを備えることを特徴とする、請求項１１の方法。
【請求項１７】
元のシンボルシーケンスを再構成するために、元のシンボルシーケンスをエントロピ符号化することにより生成されたビットストリームを復号する装置であって、該元のシーケンスの該シンボルの各々は関連した数値を有し、該装置は：
該元のシーケンスの所与のサブシーケンスに含まれ、結合シンボルを用いて符号化されているシンボルの数を表す符号化シンボルを含む該ビットストリームの部分を復号し、これによって該サブシーケンスにおいて結合されているシンボルの該数を決定するための手段と；
該元のシーケンスにおける該シンボルのサブシーケンスを表す該符号化結合シンボルを含む該ビットストリームの部分を復号するための手段であって、該サブシーケンスは該決定した数のシンボルを含む、手段と；
該符号化結合シンボルを含む該ビットストリームの該復号部分に基づいて、更に、該シンボルの決定した数および基数値に基づいて、該サブシーケンスにおける該シンボルに関連した該数値を決定するための手段と；を備えることを特徴とする装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般に、例えばソースコード音声、オーディオ、もしくは映像信号の格納または送信のための無損失（すなわちエントロピ）符号化の分野に関し、更に特定すれば、高い圧縮率を達成するための可変サイズシンボルベクトルに基づいたエントロピ符号化を実行する方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術、及び、発明が解決しようとする課題】
ソースコーディングは、現代のデジタル通信ネットワークおよびシステムにおいて不可欠なステップである。具体的には、これを用いて、音声、オーディオ、映像および多くの他のアナログ波形（信号）等のソースを、デジタル表示（すなわちビットシーケンス）に変換し、更に、この表示を、より短いビットストリームに圧縮する場合もある。このデジタル表示（すなわちビットストリーム）は、次いで、以降の復号および使用のため効率的に格納する目的で、または通信チャネルの他端における復号のため効率的に送信する目的のいずれかで、用いることができる。信号のデジタル表示を生成および／または圧縮するソース・エンコーダと、最終的に（圧縮されている場合もある）デジタル表示から元の信号を復元したものを合成するデコーダとは、共に、いくつかの用途に依存した性能規準を満たすように設計される。最も注目すべきことは、復号したソースが、都合良く（例えば耳または目に対して）満足のいく品質でなければならないのに対し、情報レート（すなわち元の信号の所与の部分の表示に用いられるビット数）は、格納または送信媒体の容量以下であることである。他の重要な基準には、例えば、強固さ、遅延、複雑度、価格等に関連するものが含まれる場合がある。
【０００３】
符号化のプロセスは、２段階で実行されることが多い。第１の段階は、「損失の多い」変換によって、アナログデータを、有限のアルファベットで規定される離散的シンボルに変換することから成る。「損失の多い」というのは、元の信号には含まれるが、生成されたデジタル表示（すなわち離散的シンボルシーケンス）には含まれない情報内容があることを意味する。第２の段階は、離散的シンボルデータの「無損失」圧縮から成り、これは、同一のデータを正確に（すなわち情報内容の損失なしで）記述することに相当するが、シンボル数は少なくなる（すなわちビット数が少なくなる）。第２の段階は、一般に、エントロピ符号化（「ＥＣ」）と呼ばれている。なぜなら、これは、情報内容を、ソースエントロピによって測定されるような、シンボルソースに固有のものへと縮小しようとするからである。多くの場合、これらの２つの段階の区別はあいまいであるか、または不可能である。（例えば、Ｐ．Ａ．Ｃｈｏｕ等による、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ａｃｏｕｓｔ．Ｓｐ．ａｎｄ  Ｓｉｇ．Ｐｒｏｃ．３７（１）、３１−４２ページ、１９８９年１月、「Ｅｎｔｒｏｐｙ−ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ  ｖｅｃｔｏｒ  ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ（エントロピに制約されるベクトル量子化）」を参照のこと。）時には、一方の段階が全く存在しないこともある。例えば、国際電気通信連合（ＩＴＵ）標準Ｇ．７２８およびＧ．７２９等のいくつかの標準化音声コーダにおいては、エントロピ符号化を用いない。または、例えばジブランペル技法およびそれから派生したもののような従来のファイル圧縮技法の場合、損失の多い符号化を用いない。（ＩＴＵ標準Ｇ．７２８およびＧ．７２９、ならびにジブランペルファイル圧縮技法およびそれから派生したものは、各々、当業者には熟知されている。）
【０００４】
最も単純なエントロピ符号化の用途では、ソースシンボルは個々に処理される（「文字ごとのＥＣ」と呼ばれる）。これは、例えば、ハフマン符号化または算術符号化等の技法を用いて行うことができる。これらの技法は、各々、当業者には熟知されている。より複雑なＥＣコーダは、ソース出力シーケンスを解剖して固定または可変サイズのストリングまたはベクトルとする。次いで、これらの新たなベクトル−シンボルを無損失に符号化する。この手法は、より単純な文字ごとのＥＣに対して、ベクトルエントロピ符号化（「ＶＥＣ」）と呼ばれる。通常、ＶＥＣの最も一般的な使用は、ジブランペルファミリのファイル圧縮コーダにおけるものであるが、他のコーダにおける使用も提案されている。（例えば、Ｓ．Ａ．Ｓａｖａｒｉ等による、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ＩＴ、Ｖｏｌ．４３、Ｎｏ．２、６５８−６６７ページ、１９９７年３月、「Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｔｕｎｓｔａｌｌ  Ｃｏｄｅｓ  ｆｏｒ  Ｓｏｕｒｃｅ  Ｗｉｔｈ  Ｍｅｍｏｒｙ（メモリを有するソースのための汎用タンスタルコード）」を参照のこと。）ＶＥＣの利点は、高い圧縮率を達成するための符号間依存性の使用にあり、これは、結合したシンボルのエントロピが決して基本シンボルのものよりも大きくなることはなく、ほとんどの場合、著しく小さくなるという事実による。ベクトル−シンボルが長くなると（すなわち、所与のベクトルに含まれる基本シンボル数が多くなると）、文字ごとのＥＣに比べて、達成可能な符号化効率は高くなる。一方、ＶＥＣの符号化の複雑さは、多くの場合ベクトルサイズと共に指数的に増大し、すぐに対処不可能となる恐れがある。更に、所与のベクトルに対して符号化が実行可能となる前に、ＶＥＣコーダは、通常、将来の長いデータストリングの相当な「ルックアヘッド」を必要とする。通信用途では、これは、長い符号化遅延および大きいデータバッファリングが要求されるということになり、通信効率が低下してしまう。従って、ＶＥＣは、主にファイル圧縮のようなオフライン用途（例えば格納の目的のため）に用いられている。
【０００５】
上述の理由から、高速で比較的安価な処理が通常必要とされるオンライン通信用途は、最も典型的には文字ごとのＥＣ符号化を採用しているが、この文字ごとの符号化をできる限り効率良くするために、様々な技法が提案されている。（例えば、Ｐ．Ｃｒａｖｅｎ等によるＪ．Ａｕｄｉｏ  Ｅｎｇ．Ｓｏｃ．Ｖｏｌ．４４  Ｎｏ．９、７０６−７２０ページ、１９９６年９月、「Ｌｏｓｓｌｅｓｓ  Ｃｏｄｉｎｇ  ｆｏｒ  Ａｕｄｉｏ  Ｄｉｓｃｓ（オーディオディスクのための無損失符号化）」を参照のこと。）しかしながら、最新のオーディオコーダにおいては、単純で制約のある方法でＶＥＣの概念を採用する試みが行われている。例えば、オーディオコーダの損失の多い圧縮部分によって生成された量子化シンボルを、様々な所定サイズのベクトルにグループ化し、次いで、これらの新たな「複合」シンボルに、例えばハフマン符号化を行うことができる。（例えば、Ｓ．Ｒ．Ｑｕａｃｋｅｎｂｕｓｈ等による、ＩＥＥＥ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｉｎｇ  ｔｏ  Ａｕｄｉｏ  ａｎｄ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ、ＷＡＳＰＡＡ９７、Ｓｅｓｓｉｏｎ３、Ｐａｐｅｒ  Ｎｏ．３、１９９７年、「Ｎｏｉｓｅｌｅｓｓ  Ｃｏｄｉｎｇ  ｏｆ  Ｑｕａｎｔｉｚｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ  ｉｎ  ＭＰＥＧ−２  Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ａｕｄｉｏ  Ｃｏｄｉｎｇ（ＭＰＥＧ−２最新式オーディオ符号化における量子化スペクトル成分の雑音のない符号化）」を参照のこと。これは、量子化シンボルをサイズ１、２、または４のベクトルにグループ化し、新たな複合シンボルをハフマン符号化するものである。）
【０００６】
複雑度を適度なレベルに維持しながら、従来技術のものよりも高い圧縮率を達成した、改善されたＶＥＣ技法が利用可能であれば、有利であろう。特に、容易かつ効率的に可変サイズベクトルエントロピ符号化（ここでは「ＶＳＶＥＣ」と呼ぶ）のための技法が提供されれば、極めて望ましいであろう。
【０００７】
本発明によれば、基数演算の簡潔さを有利に用いて、複雑度の低い可変サイズベクトルエントロピ符号化（ＶＳＶＥＣ）技法を実現し、算出した「結合」シンボルを用いて各（可変サイズ）ベクトルを符号化することによって高圧縮率を達成する、例示的な方法および装置が提供される。具体的には、本発明による例示的な技法は、可変サイズベクトルを、ベクトルの特定のシンボルに基づいて、符号化のため結合シンボルが選出された集合のサイズ（例えば「アルファベット」サイズ）、更に、いくつかの例示的な実施形態では、可変の決定された基数値、または固定の所定の基数値に基づいて、エントロピ符号化することを可能とするという利点がある。このため、ベクトルサイズは単一のシンボルほどに小さくすることができ、またはソース（例えば音声、オーディオ、または映像）信号（例えば数百または数千シンボルから成るものとすることができる）の全フレームほどに大きくすることも可能である。
【０００８】
具体的には、本発明の符号化技法は、結合シンボルの集合のサイズと共に、符号化対象の個々のシンボルのサブシーケンスの数値を用い、シンボルの第１のサブシーケンスの長さ（すなわち含まれるシンボル数）を決定し、次いでこれをこの集合から選択した単一の（第１の）結合シンボルを用いて符号化し、更に、結合シンボルの集合のサイズと共に、符号化対象の個々のシンボルの別のサブシーケンスの数値を用い、シンボルの第２のサブシーケンスの長さ（すなわち含まれるシンボル数）を決定し、次いでこれを単一の（第２の）結合シンボルによって符号化する。更に、第１のサブシーケンスのシンボル数（すなわち長さ）および第２のサブシーケンスのシンボル数（すなわち長さ）は等しくない。すなわち、共に結合され符号化されるシンボルのサブシーケンスは、可変長である。
【０００９】
本発明のいくつかの例示的な実施形態によれば、シンボルの第１のサブシーケンスおよびシンボルの第２のサブシーケンスの長さは、それぞれ、第１の基数値および第２の基数値に基づくものとすることができる。第１の基数および第２の基数は、等しく、所定の値に固定するか、または、符号化対象の対応するシンボルのサブシーケンスに基づいて各々決定することができる。
【００１０】
従って、本発明の復号技法は、ビットストリームから、単一の結合シンボルを用いて符号化されているシンボル数（すなわち符号化サブシーケンスの長さ）を決定し、更に、その数、結合シンボル自体、および所与の基数（固定とすることも可能であり、またはビットストリームから求めることも可能である）に基づいて、結合シンボルとして共に符号化された個々のシンボルの値を決定する。
【００１１】
更に具体的には、本発明は、シンボルシーケンスのエントロピ符号化を実行する方法および装置を提供するものであり、シンボルの各々は関連した数値を有する。この方法または装置は、シンボルの第１のサブシーケンスを識別するステップまたは手段であって、シンボルの第１のサブシーケンスは第１の数のシンボルを含み、シンボルの第１の数はシンボルの第１のサブシーケンスに含まれるシンボルに関連した数値に基づいており、更に、結合シンボル集合のサイズに基づいている、ステップまたは手段と、第１のサブシーケンスのシンボルを表す第１の結合シンボルを用い、更に、シンボルの第１の数を表すシンボルを用いて、第１のサブシーケンスのシンボルを符号化するステップまたは手段であって、第１の結合シンボルは結合シンボル集合の要素である、ステップまたは手段と、シンボルの第２のサブシーケンスを識別するステップまたは手段であって、シンボルの第２のサブシーケンスは第２の数のシンボルを含み、シンボルの第２の数は、シンボルの第２のサブシーケンスに含まれるシンボルに関連した数値に基づき、更に、結合シンボル集合のサイズに基づいており、シンボルの第２の数はシンボルの第１の数とは異なる、ステップまたは手段と、第２のサブシーケンスのシンボルを表す第２の結合シンボルを用い、更に、シンボルの第２の数を表すシンボルを用いて、第２のサブシーケンスのシンボルを符号化するステップまたは手段であって、第２の結合シンボルは結合シンボル集合の要素である、ステップまたは手段と、を備える。
【００１２】
更に、本発明は、ビットストリームを復号する方法および装置を提供するものであり、ビットストリームは元のシンボルシーケンスのエントロピ符号化から成り、元のシーケンスのシンボルの各々は関連した数値を有する。この方法および装置は、元のシーケンスの所与のサブシーケンスに含まれ、結合シンボルを用いて符号化されているシンボルの数を表す符号化シンボルを含むビットストリームの部分を復号し、これによってサブシーケンスにおいて結合されているシンボルの数を決定するステップまたは手段と、元のシーケンスにおけるシンボルのサブシーケンスを表す符号化結合シンボルを含むビットストリームの部分を復号し、サブシーケンスは決定した数のシンボルを含む、ステップまたは手段と、符号化結合シンボルを含むビットストリームの復号部分に基づいて、更に、シンボルの決定した数および基数値に基づいて、サブシーケンスにおけるシンボルに関連した数値を決定するステップまたは手段と、を備える。
【００１３】
【発明の実施の形態】
本発明の符号化技法の概要
損失の多いコーダが生成する離散的情報シンボルをＳnとする。これは、（必須ではないが）通常、生のアナログデータを分離させるためにコーダが用いるスカラーまたはベクトル量子化器の出力である。これは、常に、結果として生じる歪みをできる限り抑えるように生成される。Ｓnの性質または「値」は、エントロピ符号化の観点から見ると重要でないので、我々は、一般的に、Ｓnは０、．．．、Ｓ−１の範囲内にある負でない整数であると仮定することができる。シンボルは、通常、サイズＮのフレーム（すなわちブロック）単位に組織され、フレームごとに処理される。指数ｎは、ｎ＝０、．．．、Ｎ−１であり、現フレーム内でのシンボルの位置を示す。目的は、本発明の原理に従ってＶＳＶＥＣを適用することによってＳnを無損失に符号化することである。ここで説明する例示的な実施形態では、各フレームに対して独立してＶＳＶＥＣを適用し、雑音の多い通信チャネルの場合にフレームごとのいかなる誤差伝達も防ぐという利点がある。これは、パケットを基本とする通信（１つのパケットが１フレームから成ると仮定する）において特に望ましい。しかしながら、本発明の原理は、フレーム間（予測）符号化アルゴリズムとして容易に拡張して、例えばフレーム境界を越えて拡大する（可変サイズ）ベクトルの結合符号化を可能とすることによって、フレーム間の冗長性のために符号化効率を増すことができる。特に、かかる拡張を実現するための技法は、単純明快であり、当業者には明らかであろう。
【００１４】
本発明による例示的なＶＳＶＥＣプロセスの第１の段階は、シンボルＳnを可変サイズベクトルにグループ化することである。この可変サイズベクトルは、新たな結合シンボル集合Ｃmによって表され、ここで、指数ｍは、現フレーム内でのｍ番目のシンボルを指す。Ｃmを形成する際に用いるシンボル数は、Ｎmによって示される。一般に、Ｃmの形成は、１よりも大きい間隔でシンボルＳmをまばらに収集することによって行うことができるが、ここで説明する例示的な実施形態によれば、隣接した重複しないグループ化のみを用いる。換言すると、メインフレームを可変サイズのサブフレームに分割する。本発明の原理を、様々な非隣接シンボルのグループ化に拡張することは、当業者には明らかであろう。
【００１５】
隣接という要件を除いて、セグメンテーションは制約を受けないという利点がある。各サブフレームは、メインフレームのサイズＮまでのいかなるサイズとすることも可能である。新たな結合シンボルＣmは、様々なサイズのベクトル−アルファベットから引き出された様々なサイズのベクトル（サブフレーム）を表す。ここで説明する例示的な実施形態によれば、ソース混合の概念を採用する。以降の無損失符号化の目的のために、シンボルＣmは、全て単一ソースシンボルと考えることができる。この単一（混合）ソースのデータは、可変サイズのシンボルグループ内の依存性を含めて、元のソースＳnのデータから暗黙のうちに構築される。当業者には明白な、本発明の他の例示的な実施形態（ここには記載しない）によれば、サブフレームのサイズ（および、おそらくメインフレーム内のサブフレームの位置）によって、各シンボルＣmをそれ自身の個別のソースに関連付けることができる。しかしながら、ここに説明する本発明の例示的な実施形態によれば、結合シンボルＣmは、同一のハフマン（または他の）無損失コーダによって都合良く符号化し、その混合ソースについて最適化される。
【００１６】
例示的なセグメンテーション技法の概要
本発明のいくつかの例示的な実施形態によれば、セグメンテーションアルゴリズムは、結合シンボルアルファベットのサイズに対する制限を受け、従って演算の複雑度の制限を受ける各サブフレームのサイズ（すなわちベクトル長）を好都合に最大化しようとする。この手法は、セグメンテーションプロセス自体を以降の無損失符号化段階から分離するという利点があり、更に、簡単かつ高速で、容易に実現可能であり、可能な限り少数の大きなセグメントを生成するという点で効果的である。後続のハフマンコーダは、セグメンテーション出力に対して都合良く最適化され、従って、符号化ビットストリームは一般に短い。
【００１７】
本発明の様々な他の例示的な実施形態によれば、結合シンボルが選出される集合のサイズを効果的に制限する他の複雑度の基準も使用可能であることを注記しておく。例えば、集合のサイズは、ＣＰＵ速度、所望の最大復号遅延、費用の問題（例えばエンコーダおよび／またはデコーダの実施の複雑度）、または当業者に明らかな他の複雑度の制限によって、間接的に限定することができる。ここで説明する具体的な場合には、例示を簡潔にするために、結合シンボル集合のサイズ（例えばアルファベットサイズ）は、利用可能なメモリ空間の（おそらくは固定の）量によって制限されると仮定することができ、これは、例えば、用いる所与の符号化技法（例えばハフマン符号化）に従って符号化テーブルとして用いられる。
【００１８】
具体的には、例示的なアルゴリズムは、可変基数演算を用いることによってサブフレームを結合シンボルＣmにマッピングすることに基づく。ｍ番目の結合シンボルのための基数（基底）をＲm＞０とすると、
【数１】
0004779098.tif 000002
式（１）は、
【数２】
0004779098.tif 000003
および
【数３】
0004779098.tif 000004
を条件として実行される。ここで、Ｃは、Ｃmのアルファベットサイズである。式（２）の制約によって、Ｃm（ＮmおよびＲm既知である）から、集合Ｓkm+n，ｎ＝０，…，Ｎm−１（ｎ＝０、．．．、Ｎm−１）を一意に復号可能としながら、最小復号可能値の整数Ｃmを生成する。換言すると、Ｃmは、Ｓkm+nを回復可能な式（１）によって得られる最小の整数である。これによって、シンボルＳkm+n，ｎ＝０，…，Ｎm−１の群によって得られる情報は、新たな単一シンボルＣmに含まれる。
【００１９】
式（３）の制約は、結合シンボルアルファベットのサイズを有利に設定し、これによって、符号化および復号テーブルを保持するために必要なメモリ空間のサイズを決定する。また、これは、Ｓkm+nの値とグループのサイズＮmとの間に典型的な逆の関係を生じさせる。小さい値のシンボルの群は、その内部により多くのシンボルを有する傾向があることを注記しておく。Ｃの値が大きくなると、Ｎmは大きくなる傾向があり、符号化の効率は高くなる傾向がある。その代償として、大きなメモリ空間が必要となる。Ｃの値は、従って、利用可能なメモリ空間に基づいて設定することができる。通常、この値は、例えば１６、３２、．．．、または８１９２等の２の累乗とすると有利である。式（１）におけるＣmの値は、Ｎmと共に増加することを注記しておく。例示的なアルゴリズムは、式（３）の制約が破られるまで、グループのサイズＮmを増大させる。その時点で、シンボルのｍ番目のベクトルは固定であり、アルゴリズムが次のセグメントの処理を開始する。
【００２０】
例示的なアルゴリズムは、セグメンテーションが完了するまで都合良く進展し、ΣmＮm＝Ｎによって、Ｍ個の結合シンボルを生成する。サブフレームＭの数は、メインフレームごとに変わる。例えば音声またはオーディオコーダにおいて用いる場合、Ｍは、沈黙または暗騒音のフレームにおいて極めて小さくなる傾向があり、オーディオ活動が活発なフレームでは大きくなる。しかしながら、メインフレームのサイズに比べれば常に著しく小さい。
【００２１】
上述のアルゴリズムでは、次に処理するサブフレームが現サブフレームの直後のものである必要はないことを注記しておく。本発明の様々な例示的な実施形態に従って、異なる処理順序を採用することができ、かかる異なる順序では、異なるセグメンテーションとなり、結果として、異なる符号化ビットレートを生じる。従って、多くが当業者には既知である様々な可能な戦略を有利に用いることができる。例えば、単純明快な戦略では、左から右または右から左の順序でフレームを簡単に走査することができ、新たなセグメントは以前のものが終了した箇所から開始する。
【００２２】
一方、より洗練された戦略は、現フレームにおけるアクティビティの領域を識別することに基づくものとすることができる。例えば、大きいシンボルＳnの領域を最初に分割し、結果として多数の小さいサイズのセグメントを生じ、この後、小さいシンボルの領域を分割してより長いセグメントにグループ化する。あるいは、低レベルの領域から開始し、より長いセグメントを最初に見出すことも可能である。多くの用途において、例えば、変形離散コサイン変換（「ＭＤＣＴ」）に基づくコーダと共に用いる場合、これが有利である場合がある。通常のＭＤＣＴアレイにおいて、共にグループ化された小さいシンボルの領域は、変換係数の大きなダイナミックレンジおよび典型的なオーディオスペクトルの構造のため、極めて明確である。他の例示的な実施形態では、いくつかの異なるセグメンテーショナルゴリズムを適用し、次いで、セグメンテーションを用いて、最小数のセグメントとすること、または、無損失符号化プロセスを検索に組み込む場合、結果として最短の出力ビットストリームとすることが有利である場合がある。むろん、より洗練された戦略では、通常、アルゴリズムの複雑度が増すことになる。ここで説明する例示的な実施形態では、単純明快な左から右への方法を用いて、かかる複雑度をできる限り低く抑える。他の例示的な実施形態では、これら（および他）の、より洗練されたセグメンテーション方法を用い得ることは、当業者には明らかであろう。
【００２３】
固定基数手法を用いた例示的な実施形態の概要
ここで説明する本発明の原理による例示的なＶＳＶＥＣにおいては、３つのシンボルストリームによって、符号化データ（各セグメントｍごとに、Ｃm、Ｎm、およびＲm）を表すことができる。あるいは、これを、トリプレット｛Ｃm、Ｎm、Ｒm｝のストリームとして見ることができる。本発明の１つの例示的な実施形態によれば、このトリプレットまたは対の各要素を、個別に符号化し、無損失に圧縮し、受信機に送信して、元のシンボルシーケンスの完全な復元を行う。
【００２４】
符号化および送信しなければならないシンボル数を減らす１つの方法は、基数ストリームを排除することである。上述のような可変基数ではなく固定基数Ｒを用いることで、この特定のビットストリーム（またはトリプレットストリームの部分）の必要性をなくす。しかしながら、一方で、可変基数の使用は、（固定基数の手法に比べて）所与のアルファベットサイズに対するサブフレーム長を増すという利点があり、これによって、実際に符号化する必要がある結合シンボル数を減らす。要するに、可変基数の使用および固定基数の使用は、各々、シーケンスを符号化するのに必要なビット数という点で利点を有する。
【００２５】
従って、本発明の１つの例示的な実施形態によれば、セグメンテーションプロセスにおいて固定基数の手法を用いる。この場合、結合シンボルは、
【数４】
0004779098.tif 000005
によって与えられる。式（４）は、以下の条件で、増大するＮmと共に連続的に実行される。
【数５】
0004779098.tif 000006
および
【数６】
0004779098.tif 000007
【００２６】
セグメントサイズＮmは、上述の制約の１つ以上が破られて新たなセグメントが開始するまで増大させると有利である。検索は、簡略化のために、左から右の方向に進めることができる。この例示的な手法を用いると、結合シンボルおよび関連するセグメントサイズの２つのストリームのみを符号化すれば良いという利点がある。式（４）および（５）は、効率のために、繰り返し評価すると有利とすることができる。また、パラメータＲおよびＣは、性能測定の間は可変とし、次いでそれに応じて都合良く設定可能であることを注記しておく。これらのパラメータのいくつかの可能な有利な値は、以下を含む。
（ａ）Ｃ＝８１９２、Ｒ＝２５
（ｂ）Ｃ＝５１２、Ｒ＝２５
（ｃ）Ｃ＝４０９６、Ｒ＝２０
【００２７】
固定基数を用いた例示的なエンコーダの実施形態の具体的な説明
図１は、シンボルの可変サイズベクトルをエントロピ符号化する、本発明の原理に従ったエンコーダの第１の例示的な実施形態のハイレベルのフローチャートを示す。第１の例示的な実施形態によれば、固定基数（Ｒ）を用いる。このため、図１に例示的に示すように、入力量子化シンボルシーケンス１１（Ｓn）を、このシーケンスをエントロピ符号化のための可変サイズベクトルにセグメント化する目的のため、セグメンテーションモジュール１２に供給する。量子化シンボルシーケンス１１は、例えば、従来の損失の多い（音声、オーディオ、または映像）符号化技法による、音声、オーディオ、または映像信号のフレームを表す量子化値のシーケンスから成るものとすれば良い。セグメンテーションモジュール１２は、各々が入力量子化シンボルの可変サイズベクトルを表す結合シンボルシーケンス１３（Ｃm）を生成し、次いで、これを、ハフマン符号化モジュール１４によって都合良くハフマン符号化する。加えて、セグメンテーションモジュール１２は、結合シンボルシーケンスに対応するセグメント長のシーケンス１５（Ｎm）も生成し、次いで、これを、この場合はハフマン符号化モジュール１６によって、都合良くハフマン符号化する。次いで、これらの２つのハフマン符号化データストリームを、マルチプレクサ１８によって結合して、本発明の原理に従って最終ビットストリーム１９を生成する。
【００２８】
図２は、固定基数演算を用いた例示的なセグメンテーションプロセスの詳細なフローチャートであり、このプロセスは、本発明の原理に従ったエンコーダの第１の例示的な実施形態によるセグメンテーションモジュール１２の実施において有利に採用することができる。最初に、フローチャートブロック２１は、セグメント数（ｍ）をゼロに設定することによって、セグメンテーションプロセスを開始する。次いで、プロセスは、（２つのうち）最も外側の反復を開始する。この反復は、エントロピ符号化する次のセグメント（可変サイズベクトル）を決定する。具体的には、フローチャートブロック２２は、現セグメントのセグメントサイズ（Ｎm）をゼロに初期化することによって、この（最も外側の）反復を開始する。次いで、プロセスは、最も内側の反復を開始し、可変サイズベクトルを決定するまで連続入力シンボル（Ｓn）を累算する。（可変サイズベクトルは、ある規準に従って符号化可能なできる限り大きいサイズとすると有利である。）具体的には、フローチャートブロック２３は、セグメントサイズを１だけ増分し、フローチャートブロック２４は、上述のような式（４）に従って結合シンボル（Ｃm）を計算する。
【００２９】
算出した結合シンボルを用いて、フローチャート決定ブロック２５では、ベクトルに含まれ結合シンボルの計算において用いたシンボルはどれも、最後の（すなわち「最高の次数の」）シンボルの例外はあり得るものの、固定基数（Ｒ）以上の数値を有しないことを保証する。具体的には、この試験は、上述のような式（５）に従って実行される。先に説明したように、結合シンボルの数値およびベクトルのシンボル数のみを用いて、シンボルベクトルを一意に復号可能なことを保証するために、この基準を満足させることが必要である。フローチャート決定ボックス２５の試験に不合格であった場合（すなわち、ベクトルに含まれるシンボルのいずれかが、その固定基数Ｒ数値以上の数値を有する場合）、制御はフローチャートブロック２７に進み、最も内側の反復を以前の反復に「後退」させる（すなわち、ＣmおよびＮmの以前の値を用いてベクトルを符号化する）。次いで、フローはフローチャートブロック２８に進み、処理は次のセグメントに進み、フローはフローチャートブロック２２における最も外側の反復に戻る。
【００３０】
フローチャート決定ブロックのフローチャート決定ボックス２５の試験に合格した場合（すなわち、ベクトルに含まれるシンボルの各々が固定基数Ｒ未満の数値を有する場合）、フローチャート決定ブロック２６は、上述のような式（６）に従って、結合シンボルの数値が（複雑度の）課せられた制限内であるか否か（すなわち、Ｃmの数値がアルファベットサイズＣ未満であるか否か）を試験する。この試験に不合格であった場合、再びフローはフローチャートブロック２７に進み、反復を「後退」させて、現セグメントのためにＣmおよびＮmの以前の値を用いて、次のセグメントの処理に進む。フローチャート決定ボックス２６の試験に合格した場合（すなわち、Ｃmの数値が実際にアルファベットサイズＣ未満である場合）、最も内側の反復はフローチャートブロック２３に進み、次のシンボルを、現セグメントに含ませること（すなわち、エントロピ符号化する現可変サイズベクトルの部分とすること）について考慮する。
【００３１】
可変基数を用いた例示的なエンコーダの実施形態の具体的な説明
図３は、可変基数を用いてシンボルの可変サイズベクトルをエントロピ符号化する、本発明の原理によるエンコーダの第２の例示的な実施形態のハイレベルのフローチャートを示す。図３に示す例示的な実施形態は、図１の実施形態と同様であるが、異なる点は、図３のセグメンテーションブロック３２が（図１に示す例示的な実施形態のセグメンテーションブロック１２に対して）、入力量子化シンボルシーケンス１１の可変サイズベクトルを表す結合シンボルシーケンス３３（Ｃm）およびそれに対応するセグメント長のシーケンス３４（Ｎm）に加えて、基数値のシーケンス３５（Ｒm）を発生することである。これらのシーケンスの各々は、ハフマン符号化モジュール３６、１４、および１６によって、それぞれ好都合にハフマン符号化する。最後に、マルチプレクサ３８は、本発明の原理に従って最終ビットストリーム３９を発生するために、これら３つのハフマン符号化データストリームを全て結合する。
【００３２】
図４は、可変基数演算を用いた例示的なセグメンテーションプロセスの詳細なフローチャートを示し、このプロセスは、本発明の原理に従ったエンコーダの第２の例示的な実施形態によるセグメンテーションモジュール３２の実施において有利に用いることができる。図４の例示的なセグメンテーションプロセスは、図２のセグメンテーションプロセスと同様であるが、異なる点は、結合シンボルの算出において用いる特定の基数が所定の値に固定されておらず、所与のセグメント（すなわち所与の可変サイズベクトル）に含まれているシンボルに基づいて決定されることである。
【００３３】
具体的には、フローチャートブロック４１は、セグメント数（ｍ）をゼロに設定することによって、セグメンテーションプロセスを開始する。プロセスは、次いで、（２つのうちの）最も外側の反復を開始し、この反復は、エントロピ符号化する次のセグメント（可変サイズベクトル）を決定する。具体的には、フローチャートブロック４２は、現セグメントのセグメントサイズ（Ｎm）をゼロに初期化することによって、この（最も外側の）反復を開始する。次いで、プロセスは、最も内側の反復を開始し、可変サイズベクトルを決定するまで、連続入力シンボル（Ｓn）を累算する。（可変サイズベクトルは、ある規準に従って符号化可能なできる限り大きいサイズとすると有利である。）具体的には、フローチャートブロック４３は、セグメントサイズを１だけ増分し、次いで、フローチャートブロック４４は、提示されたセグメントに含まれるシンボルを用いて、基数のために満足に使用可能な最小値を決定する。この算出は、上述のような式（２）に従って実行する。特に、基数（Ｒm）は、最後の（すなわち「最高の次数の」）シンボルの例外はあるものの、ベクトルに含まれていた全シンボルの最大値よりも１大きい数に等しい値を有するように算出することを注記しておく。先に説明したように、結合シンボルの数値およびベクトルのシンボル数のみを用いてシンボルベクトルを一意に復号可能なことを保証するために、この基準を満足させることが必要である。次いで、この基数について決定した値を用いて、フローチャートブロック４５は、上述のような式（１）に従って、結合シンボル（Ｃm）を算出する。
【００３４】
算出した結合シンボルを用いて、フローチャート決定ブロック４６は、上述のように式（３）に従って、結合シンボルの数値が（複雑度の）課せられた限定内にあるか否か（すなわち、Ｃmの数値がアルファベットサイズＣ未満であるか否か）を試験する。この試験に不合格であった場合、再びフローはフローチャートブロック４７に進み、反復を「後退」させて、現セグメントのためにＣm、Ｒm、およびＮmの以前の値を用いて、次のセグメントの処理に進む。フローチャート決定ボックス４６の試験に合格した場合（すなわち、Ｃmの数値が実際にアルファベットサイズＣ未満である場合）、最も内側の反復はフローチャートブロック４３に進み、次のシンボルを、現セグメントに含ませること（すなわち、エントロピ符号化する現可変サイズベクトルの部分とすること）について考慮する。
【００３５】
スーパーシンボルを用いた例示的な実施形態の概要
先に指摘したように、上述の実施形態による例示的なＶＳＶＥＣ手法において、符号化データを、（固定または可変のいずれの基数方式を用いたかに応じて）２つまたは３つのシンボルストリームによって表すことができ、あるいは、トリプレット｛Ｃm、Ｎm、Ｒm｝または対｛Ｃm、Ｎm｝のストリームとして見ることができる。上述の本発明の例示的な実施形態によれば、このトリプレットまたは対の各要素を個々に符号化し、無損失に圧縮し、受信機に送信し、元のシンボルシーケンスの完全な復元を行う。しかしながら、３つの全てのストリームが同じソースから発するので、それらは少なくとも何らかの統計的な冗長性を有する（すなわち共通の情報を有する）と仮定することが妥当である。このため、本発明の他の例示的な実施形態によれば、これらのストリームのうち２つ（または３つ全て）を結合して符号化することによってストリーム数を減らすことが有利な場合がある。
【００３６】
このため、本発明のいくつかの追加の例示的な実施形態によれば、結合シンボル（Ｃm）を、更に、関連するセグメントサイズ（Ｎm）と結合して、単一の「スーパーシンボル」とすると有利である。この方法が固定基数演算に基づく場合、必要な符号化を単一のビットストリームに都合良く減らすことができる。具体的には、固定基数の手法を用いると仮定すると、スーパーシンボルＵmは、
【数７】
0004779098.tif 000008
によって与えられる。ここで、ｋmは先に規定した通りであり、Ｎx≦Ｎは、非ゼロシンボルについて最大の許容可能セグメントサイズに設定されるパラメータである。式（７）は、以下を条件として、増大するＮmによって連続的に実行される。
【数８】
0004779098.tif 000009
【数９】
0004779098.tif 000010
【数１０】
0004779098.tif 000011
および
【数１１】
0004779098.tif 000012
【００３７】
上述の制約のうち１つ以上が満足されない場合、新たなセグメントが開始する。これは、第１の上述の実施形態において、具体的には式（１１）の形態で、セグメントサイズに対して（「ソフトな」ものではあるが）都合良く制限を設定したものであることを注記しておく。かかる制限は、Ｎxよりも大きい全てのセグメントのサイズを全ゼロ要素とする。このように、ハフマンテーブルのサイズが対処不可能なものとなり得るＵmの範囲の過度な拡大を引き起こすことなく、いかなるサイズのセグメントも可能となる。更に、式（１１）の制約によって、式（７）は、一意に復号可能なものとなる利点がある。
【００３８】
Ｎxは、性能測定の間、パラメータＲおよびＣと共に変動することができ、これに応じて設定すると有利なパラメータであることを注記しておく。例えば、これらのパラメータのいくつかの可能な都合良い値は、以下を含む。
（ａ）Ｃ＝２０４８、Ｒ＝５、Ｎx＝２０
（ｂ）Ｃ＝４０９６、Ｒ＝５、Ｎx＝２５
（ｃ）Ｃ＝８１９２、Ｒ＝５、Ｎx＝３０
【００３９】
スーパーシンボルを用いた例示的なエンコーダの実施形態の具体的な説明
図５は、シンボルの可変サイズベクトルを関連するセグメント長と組み合わせてスーパーシンボルとしてエントロピ符号化する、本発明の原理によるエンコーダの第３の例示的な実施形態のハイレベルのフローチャートを示す。具体的には、図５に示す例示的なエンコーダの実施形態は、図１に示すものと同様であるが、異なる点は、結合シンボル１３（Ｃm）およびその対応するセグメント長１５（Ｎm）の各々を、計算モジュール５６によって、上述の式（７）に示すように、単一の「スーパーシンボル」として有利に組み合わせることである。このように、スーパーシンボルシーケンス５７（Ｕm）を生成し、これをハフマン符号化モジュール５８によってハフマン符号化して、本発明の原理に従って最終ビットストリーム５９を生成する。
【００４０】
図６は、可変基数を用いて、シンボルの可変サイズベクトルを関連するセグメント長と組み合わせてスーパーシンボルとしてエントロピ符号化する、本発明の原理によるエンコーダの第４の例示的な実施形態のハイレベルのフローチャートを示す。本質的に、この例示的なエンコーダの実施形態は、図３の例示的なエンコーダの実施形態（すなわち可変基数の使用）および図５の例示的なエンコーダの実施形態（すなわち結合シボルおよびセグメント長の組み合わせを結合するスーパーシンボルの使用）の双方の特徴を組み合わせたものである。具体的には、図６の例示的なエンコーダの実施形態は、図３に示すものと同様であるが、異なる点は、計算モジュール５６によって、結合シンボル３３（Ｃm）およびその対応するセグメント長３４（Ｎm）の各々を、上述の式（７）に示すように、（図５に示す例示的なエンコーダの実施形態と同一の方法で）単一の「スーパーシンボル」に有利に組み合わせることである。このように、スーパーシンボルシーケンス５７（Ｕm）を生成し、これをハフマン符号化モジュール５８によってハフマン符号化し、次いで、マルチプレクサ６８によって、基数値シーケンス３５（Ｒm）を表すハフマン符号化データと結合して、本発明の原理に従って最終ビットストリーム６９を生成する。
【００４１】
様々な例示的なデコーダの実施形態の説明
例えば上述の例示的なエンコーダの実施形態の各々に対応する様々な例示的なデコーダの実施形態の実施は、当業者には明らかであろう。更に具体的には、例えば、復号対象の各セグメント（すなわち可変サイズベクトル）ごとに、セグメント長データ（Ｎm）を復号することによって、まず、所与のベクトルにおいて符号化の目的のために結合されているシンボル数（すなわちベクトル要素）を決定する。これは、例えば図１または図３の例示的なエンコーダの実施形態のうち１つによって符号化を実行した場合は直接行い、または、例えば図５または図６の例示的なエンコーダの実施形態のうち１つによって符号化を実行した場合は、符号化した「スーパーシンボル」から間接的に行う。次いで、固定基数エンコーダの実施形態の１つ（すなわち図１または図５の例示的なエンコーダの実施形態）を用いて符号化を実行した場合、所与のベクトルに含まれるシンボルの決定された数および固定基数に基づいた、ベクトルを表す符号化結合シンボルの復号から、ベクトルの個々のシンボルを決定することができる（この結合シンボルの復号は、例えば図１の例示的なエンコーダの実施形態によって符号化を実行した場合は直接行うことができ、または、例えば図５の例示的なエンコーダの実施形態によって符号化を実行した場合は、符号化された「スーパーシンボル」から間接的に行うことができる）。
【００４２】
一方、可変基数エンコーダの実施形態（すなわち図３または図６の例示的なエンコーダの実施形態）のうち１つを用いて符号化を実行した場合、（ベクトルに含まれるシンボルの決定された数および決定された可変基数の双方に基づいた、ベクトルを表す符号化結合シンボルの復号から）ベクトルの個々のシンボルを決定する前に、（符号化基数データを復号することによって）所与のベクトルに対する適用可能な基数値を決定しなければならない。これらの全ての場合において、結合シンボル値、ベクトル内のシンボルの決定された数（すなわちベクトル長）、および基数（固定または可変）に基づいて、個々のシンボル値の各々を決定するために必要な数値演算は、当業者には明らかな単純明快な基数演算から成ることを注記しておく。
【００４３】
詳細な説明に対する追記
本発明の技法が、多数の可能なタイプの（電気的または他の）データおよび／または信号のいずれか１つの符号化を対象とする多数の符号化システムのいずれかに有利に組み込むことが可能であることを理解すれば、本発明の様々な例示的な実施形態の上述の説明は、概して本発明のエントロピ符号化技法自体の説明に限定されることは理解されよう。例えば、音声、オーディオ、映像、または（多数の可能なもののいずれか１つの）生物測定学的な信号の符号化のために用いる符号化システムは、本発明の無損失符号化技法を取り入れることができ、これと共に、すなわち、本発明の様々な例示的な実施形態のいずれか１つによる無損失符号化と共に、多くの従来の損失の多い符号化技法のいずれか１つを併用することも可能であり、または併用しないことも可能である。
【００４４】
（多くのうちの）１つの例として、損失の多い符号化アルゴリズムを含む音声コーダは、当業者には熟知されている、一般的に用いられる周知の変形離散コサイン変換（「ＭＤＣＴ」）を採用した従来の変換コーダを備える場合がある。かかるコーダは、スカラー量子化器の集合または低次元ベクトル量子化器を用いることによって、ＭＤＣＴ係数の損失の多い符号化を実行することができる。これらの量子化器の分解能は、例えば、知覚制御ユニット（「ＰＣＵ」）によって動的に調節して、結果として得られる量子化歪みが知覚的に最も気にならないようにすることができる。ここで、本発明の原理に従って、これらの量子化器から送出されたシンボルに対して、本発明のＶＳＶＥＣの上述の例示的な実施形態の１つを有利に適用して、本発明の原理に従って更に別の無損失の圧縮を行うことができる。
【００４５】
加えて、前述の記載は全て、本発明の一般的な原理を単に例示したに過ぎないことを注記しておく。このため、当業者が、ここに明示的に記載または図示されていないが、本発明の原理を具現化し、その精神および範囲に含まれる様々な構成を考案することが可能であることは認められよう。更に、ここに引用した全ての例および条件付きの用語は、主として教示の目的のみのために明白に意図したものであり、読者が本発明の原理および本発明によって提示される概念を理解して当技術を促進する際の助けとなり、かかる具体的に引用した例および条件を限定することがないよう解釈されるものである。更に、本発明の原理、態様、実施形態を述べた本明細書中の全ての記載は、その具体的な例と共に、その構造的および機能的な均等物を包含することを意図される。加えて、かかる均等物は、現在既知の均等物および将来開発される均等物の双方、すなわち、構造にかかわらず同じ機能を実行する開発されたいかなる要素も含むことが意図される。
【００４６】
このため、例えば、本明細書中のブロック図が、本発明の原理を具現化した例示的な回路の概念図を表すことは、当業者によって認められよう。同様に、いかなるフローチャート、フロー図、状態遷移図、擬似コード等は、コンピュータ読み取り可能媒体において実質的に表現可能かつコンピュータまたはプロセッサによって実行可能な様々なプロセスを表すことは、かかるコンピュータまたはプロセッサを明示的に示してはいないが、認められるものであろう。
【００４７】
「プロセッサ」または「モジュール」と標示した機能ブロックを含む図に示した様々な要素の機能は、専用ハードウエア、および、適切なソフトウエアに対応してソフトウエアを実行可能なハードウエアを用いることによって、提供可能である。プロセッサによって提供する場合、そういった機能は、単一の専用プロセッサ、単一の共有プロセッサ、または一部を共有可能な複数の個別のプロセッサによって提供することができる。更に、「プロセッサ」または「コントローラ」という語の明示的な使用は、ソフトウエアを実行可能なハードウエアを限定的に示すものとして解釈すべきではなく、暗示的に、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）ハードウエア、ソフトウエアを格納する読み取り専用記憶装置（ＣＤ−ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、および不揮発性記憶装置を、限定することなく含み得る。従来のおよび／カスタムの他のハードウエアも含むことができる。同様に、図面に示すいかなるスイッチも、概念的なものに過ぎない。それらの機能は、プログラム論理、専用論理、プログラム制御および専用論理の相互作用、または手動によって実行可能であり、文脈から更に具体的に理解されるように、実施者が特定の技法を選択することができる。
【００４８】
請求の範囲においては、具体的な機能を実行するための手段として示されるあらゆる要素は、その機能を実行するいかなる方法も包含するものとして解釈される。これは、例えば、（ａ）その機能を実行する回路要素の組み合わせ、または（ｂ）ファームウエア、マイクロコード等を含むあらゆる形態のソフトウエアと、そのソフトウエアを実行してその機能を実行する適切な回路との組み合わせ、を含む。かかる請求の範囲によって規定される本発明は、言及される様々な手段によって与えられる機能性が、請求の範囲によって求められる方法で組み合わされ結合されるという事実にある。このため、出願人は、そのような機能性を提供可能ないかなる手段も、本明細書中に明示的に示し記載したものの均等物（３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．１１２、パラグラフ６に用いられるこの語の意味内で）と見なすものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】固定基数を用いてシンボルの可変サイズベクトルをエントロピ符号化する、本発明の原理によるエンコーダの第１の例示的な実施形態のハイレベルのフローチャートである。
【図２】固定基数演算を用いた例示的なセグメンテーションプロセスの詳細なフローチャートであり、このプロセスは、本発明の原理による図１の第１の例示的なエンコーダの実施形態に従って都合良く用いることができるようなフローチャートである。
【図３】可変基数を用いてシンボルの可変サイズベクトルをエントロピ符号化する、本発明の原理によるエンコーダの第２の例示的な実施形態のハイレベルのフローチャートである。
【図４】可変基数演算を用いた例示的なセグメンテーションプロセスの詳細なフローチャートであり、このプロセスは、本発明の原理による図３の第２の例示的なエンコーダの実施形態に従って都合良く用いることができるようなフローチャートである。
【図５】固定基数を用いて、シンボルの可変サイズベクトルを関連するセグメント長と組み合わせてスーパーシンボルとしてエントロピ符号化する、本発明の原理によるエンコーダの第３の例示的な実施形態のハイレベルのフローチャートである。
【図６】可変基数を用いて、シンボルの可変サイズベクトルを関連するセグメント長と組み合わせてスーパーシンボルとしてエントロピ符号化する、本発明の原理によるエンコーダの第４の例示的な実施形態のハイレベルのフローチャートである。
【図１】
0004779098.tif 000013
【図２】
0004779098.tif 000014
【図３】
0004779098.tif 000015
【図４】
0004779098.tif 000016
【図５】
0004779098.tif 000017
【図６】
0004779098.tif 000018