【手続補正書】
【提出日】平成20年1月21日(2008.1.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  データを符号化して得られる符号化データを処理するデータ処理装置であって、
前記符号化データを復号し、復号データを出力する復号手段と、
前記復号データを符号化し、再符号化データを出力する再符号化手段と、
学習を行うことにより求められたタップ係数との所定の予測演算を行う予測タップを、前記復号データと、前記再符号化データから得られる情報とから生成する予測タップ生成手段と、
前記タップ係数を取得するタップ係数取得手段と、
前記予測タップとタップ係数とを用いて、所定の予測演算を行うことにより、前記学習において教師として用いられた教師データに対応する予測値を求める予測手段と
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】  前記予測手段は、前記予測タップとタップ係数とを用いて、線形１次予測演算を行うことにより、前記予測値を求める
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】  前記復号手段は、前記符号化データを復号する過程において得られる情報を、付加情報として出力し、
前記予測タップ生成手段は、前記付加情報からも、前記予測タップを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項４】  前記再符号化データを復号し、再復号データを出力する再復号手段をさらに備え、
前記予測タップ生成手段は、前記復号データと再復号データとから、前記予測タップを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項５】  前記再復号手段は、前記再符号化データを復号する過程において得られる情報を、付加情報として出力し、
前記予測タップ生成手段は、前記付加情報からも、前記予測タップを生成する
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】  情報をクラス分けするクラス分類を行うのに用いられるクラスタップを、前記復号データと、前記再符号化データから得られる情報とから生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、クラス分類を行うクラス分類手段と
をさらに備え、
前記タップ係数取得手段は、前記クラス分類手段が出力するクラスに対応する前記タップ係数を取得し、
前記予測手段は、前記クラス分類手段が出力するクラスに対応する前記タップ係数を用いて、前記予測値を求める
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項７】  前記復号手段は、前記符号化データを復号する過程において得られる情報を、付加情報として出力し、
前記クラスタップ生成手段は、前記付加情報からも、前記クラスタップを生成する
ことを特徴とする請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項８】  前記再符号化データを復号し、再復号データを出力する再復号手段をさらに備え、
前記クラスタップ生成手段は、前記復号データと再復号データとから、前記クラスタップを生成する
ことを特徴とする請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項９】  前記再復号手段は、前記再符号化データを復号する過程において得られる情報を、付加情報として出力し、
前記クラスタップ生成手段は、前記付加情報からも、前記クラスタップを生成する
ことを特徴とする請求項８に記載のデータ処理装置。
【請求項１０】  データを符号化して得られる符号化データを処理するデータ処理方法であって、
前記符号化データを復号し、復号データを出力する復号ステップと、
前記復号データを符号化し、再符号化データを出力する再符号化ステップと、
学習を行うことにより求められたタップ係数との所定の予測演算を行う予測タップを、前記復号データと、前記再符号化データから得られる情報とから生成する予測タップ生成ステップと、
前記タップ係数を取得するタップ係数取得ステップと、
前記予測タップとタップ係数とを用いて、所定の予測演算を行うことにより、前記学習において教師として用いられた教師データに対応する予測値を求める予測ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１１】  データを符号化して得られる符号化データを、コンピュータに処理させるプログラムであって、
前記符号化データを復号し、復号データを出力する復号ステップと、
前記復号データを符号化し、再符号化データを出力する再符号化ステップと、
学習を行うことにより求められたタップ係数との所定の予測演算を行う予測タップを、前記復号データと、前記再符号化データから得られる情報とから生成する予測タップ生成ステップと、
前記タップ係数を取得するタップ係数取得ステップと、
前記予測タップとタップ係数とを用いて、所定の予測演算を行うことにより、前記学習において教師として用いられた教師データに対応する予測値を求める予測ステップと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】  データを符号化して得られる符号化データを、コンピュータに処理させるプログラムが記録されている記録媒体であって、
前記符号化データを復号し、復号データを出力する復号ステップと、
前記復号データを符号化し、再符号化データを出力する再符号化ステップと、
学習を行うことにより求められたタップ係数との所定の予測演算を行う予測タップを、前記復号データと、前記再符号化データから得られる情報とから生成する予測タップ生成ステップと、
前記タップ係数を取得するタップ係数取得ステップと、
前記予測タップとタップ係数とを用いて、所定の予測演算を行うことにより、前記学習において教師として用いられた教師データに対応する予測値を求める予測ステップと
を備えるプログラムが記録されている
ことを特徴とする記録媒体。
【請求項１３】  データを符号化して得られる符号化データを処理するのに用いる所定のタップ係数を学習するデータ処理装置であって、
教師となる教師データから、その教師データを符号化して復号した復号データと、その復号データを符号化した再符号化データから得られる情報とを、生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成手段と、
前記教師データを予測するのに用いる予測タップを、前記生徒データから生成する予測タップ生成手段と、
前記予測タップとタップ係数とを用いて、所定の予測演算を行うことにより得られる前記教師データの予測値の予測誤差が、統計的に最小になるように学習を行い、前記タップ係数を求める学習手段と
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項１４】  前記学習手段は、前記予測タップとタップ係数とを用いて線形１次予測演算を行うことにより得られる前記教師データの予測値の予測誤差が、統計的に最小になるように学習を行う
ことを特徴とする請求項１３に記載のデータ処理装置。
【請求項１５】  前記生徒データ生成手段は、前記教師データを符号化した符号化データを復号する過程において得られる情報も、前記生徒データとして出力する
ことを特徴とする請求項１３に記載のデータ処理装置。
【請求項１６】  前記生徒データ生成手段は、前記再符号化データを復号し、その結果得られる再復号データを、前記生徒データとして出力する
ことを特徴とする請求項１３に記載のデータ処理装置。
【請求項１７】  前記生徒データ生成手段は、前記再符号化データを復号する過程において得られる情報も、前記生徒データとして出力する
ことを特徴とする請求項１６に記載のデータ処理装置。
【請求項１８】  情報をクラス分けするクラス分類を行うのに用いられるクラスタップを、前記生徒データから生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、クラス分類を行うクラス分類手段と
をさらに備え、
前記学習手段は、前記クラス分類手段が出力するクラスごとに、前記タップ係数を求める
ことを特徴とする請求項１３に記載のデータ処理装置。
【請求項１９】  前記生徒データ生成手段は、前記教師データを符号化した符号化データを復号する過程において得られる情報も、前記生徒データとして出力する
ことを特徴とする請求項１８に記載のデータ処理装置。
【請求項２０】  前記生徒データ生成手段は、前記再符号化データを復号し、その結果得られる再復号データを、前記生徒データとして出力する
ことを特徴とする請求項１８に記載のデータ処理装置。
【請求項２１】  前記生徒データ生成手段は、前記再符号化データを復号する過程において得られる情報も、前記生徒データとして出力する
ことを特徴とする請求項２０に記載のデータ処理装置。
【請求項２２】  データを符号化して得られる符号化データを処理するのに用いる所定のタップ係数を学習するデータ処理方法であって、
教師となる教師データから、その教師データを符号化して復号した復号データと、その復号データを符号化した再符号化データから得られる情報とを、生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成ステップと、
前記教師データを予測するのに用いる予測タップを、前記生徒データから生成する予測タップ生成ステップと、
前記予測タップとタップ係数とを用いて、所定の予測演算を行うことにより得られる前記教師データの予測値の予測誤差が、統計的に最小になるように学習を行い、前記タップ係数を求める学習ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項２３】  データを符号化して得られる符号化データを処理するのに用いる所定のタップ係数を学習するデータ処理を、コンピュータに行わせるプログラムであって、
教師となる教師データから、その教師データを符号化して復号した復号データと、その復号データを符号化した再符号化データから得られる情報とを、生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成ステップと、
前記教師データを予測するのに用いる予測タップを、前記生徒データから生成する予測タップ生成ステップと、
前記予測タップとタップ係数とを用いて、所定の予測演算を行うことにより得られる前記教師データの予測値の予測誤差が、統計的に最小になるように学習を行い、前記タップ係数を求める学習ステップと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項２４】  データを符号化して得られる符号化データを処理するのに用いる所定のタップ係数を学習するデータ処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されている記録媒体であって、
教師となる教師データから、その教師データを符号化して復号した復号データと、その復号データを符号化した再符号化データから得られる情報とを、生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成ステップと、
前記教師データを予測するのに用いる予測タップを、前記生徒データから生成する予測タップ生成ステップと、
前記予測タップとタップ係数とを用いて、所定の予測演算を行うことにより得られる前記教師データの予測値の予測誤差が、統計的に最小になるように学習を行い、前記タップ係数を求める学習ステップと
を備えるプログラムが記録されている
ことを特徴とする記録媒体。
【請求項２５】  情報をクラス分けするクラス分類を行うデータ処理装置であって、
データを符号化した符号化データを復号し、復号データを出力する復号手段と、
前記復号データを符号化し、再符号化データを出力する再符号化手段と、
前記クラス分類に用いるクラスタップを、前記復号データと、前記再符号化データから得られる情報とから生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、クラス分類を行うクラス分類手段と
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２６】  情報をクラス分けするクラス分類を行うデータ処理方法であって、
データを符号化した符号化データを復号し、復号データを出力する復号ステップと、
前記復号データを符号化し、再符号化データを出力する再符号化ステップと、
前記クラス分類に用いるクラスタップを、前記復号データと、前記再符号化データから得られる情報とから生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、クラス分類を行うクラス分類ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項２７】  情報をクラス分けするクラス分類を行うデータ処理を、コンピュータに行わせるプログラムであって、
データを符号化した符号化データを復号し、復号データを出力する復号ステップと、
前記復号データを符号化し、再符号化データを出力する再符号化ステップと、
前記クラス分類に用いるクラスタップを、前記復号データと、前記再符号化データから得られる情報とから生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、クラス分類を行うクラス分類ステップと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項２８】  情報をクラス分けするクラス分類を行うデータ処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されている記録媒体であって、
データを符号化した符号化データを復号し、復号データを出力する復号ステップと、
前記復号データを符号化し、再符号化データを出力する再符号化ステップと、
前記クラス分類に用いるクラスタップを、前記復号データと、前記再符号化データから得られる情報とから生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、クラス分類を行うクラス分類ステップと
を備えるプログラムが記録されている
ことを特徴とする記録媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２２】
なお、例えば、教師データとして、符号化する画像と同一画質の画像を用いるとともに、生徒データとして、その教師データを符号化し、さらに復号して得られる復号画像を用いた場合、タップ係数としては、符号化された画像データを、元の画像データに復号するのに、予測誤差が統計的に最小となるものが得られることになる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５３】
従って、クラス分類適応処理回路２４では、符号化データを復号して得られる第１復号データの他、その復号過程で得られる第１付加情報、さらには、第１復号データを再符号化し、その再符号化データを復号した第２復号データ、および再符号化データを復号する過程で得られる第２付加情報を用いて、クラス分類適応処理が行われるので、第１復号データの品質が大きく劣化している場合であっても、最終的な復号データとして、十分に品質が改善されたものを得ることが可能となる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５４】
なお、復号部２３の後段には、符号化部２２と復号部２３のセットと同様のセットを、１以上設けることができ、これにより、クラス分類適応処理回路２４には、第２復号データを符号化し、その結果得られる符号化データを復号した第３復号データや、その復号過程で得られる第３付加情報を供給して、クラス分類適応処理を行わせることが可能である。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４２】
音声合成フィルタ７４では、以上のようにして、演算器８２から供給される残差信号ｅが、ベクトル量子化部７３から供給される線形予測係数αp’をタップ係数とするＩＩＲフィルタでフィルタリングされ、その結果得られる合成音信号が、演算器７１に供給される。そして、演算器７１および自乗誤差演算部７５において、上述の場合と同様の処理が行われ、その結果得られる自乗誤差が、自乗誤差最小判定部７６に供給される。