G.719
つまり1つのサブベクトルでカバーする周波数範囲が高い周波数ほど広くなる。
次のスペクトル平準化では、最初にサブベクトルごとの平均エネルギーレベル(ノルム)を推定し量子化する。次にMDCT係数をノルムで割ることで、全体のスペクトル平準化を行う。サブベクトルのそれぞれの係数は信号の変動に伴い同じように変化する傾向があるため、スペクトル平準化により各係数はより狭い範囲に分布することになる。量子化と情報の圧縮が行いやすくなる。
続いて、サブベクトルごとにビット数の割り当てを行い、平準化を行った各MDCT係数の量子化と符号化を行う。 ビット数の割り当ては前で計算したノルムをベースに適応的に行う。平均エネルギーレベルが高い(つまり聴感上重要な)サブベクトルには十分なビットを割り当て、そうでない部分はビット数を減らすかまったく割り当てないことで情報を圧縮する。
サブベクトルに含まれるMDCT係数の量子化の方法として、ベクトル量子化の一種である格子ベクトル量子化(lattice vector quantization))を用いる。 格子ベクトル量子化は、ベクトル量子化でのコードブックを格子上の点に制限したもので、通常のベクトル量子化と比較すると量子化特性は劣るが量子化に必要な計算量とコードブックのために必要なメモリを大幅に削減でき、また単純なスカラー量子化と比べると量子化特性に優れている。 G.