JPH0219480B2 - - Google Patents
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- JPH0219480B2 JPH0219480B2 JP58058903A JP5890383A JPH0219480B2 JP H0219480 B2 JPH0219480 B2 JP H0219480B2 JP 58058903 A JP58058903 A JP 58058903A JP 5890383 A JP5890383 A JP 5890383A JP H0219480 B2 JPH0219480 B2 JP H0219480B2
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- amplitude
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- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
- H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
- H03M7/3053—Block-companding PCM systems
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Analogue/Digital Conversion (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
この発明は、入力信号系列を複数個まとめてブ
ロツク化し、これを多次元信号空間で量子化する
ベクトル量子化に関するものである。 まず、ベクトル量子化の原理について簡単に説
明する。今、情報源入力信号系列をＫ個まとめて
入力ベクトルＸ＝〔x1，x2，…，xK〕とする。こ
のとき、Ｋ次元ユークリツド信号空間RK（Ｘ∈
RK）のＮ個の代表点（すなわち出力ベクトル）
ｙi＝［yi1，yi2，…，yiK］のセツトをＹ＝［ｙ 1，ｙ
２，…，ｙ N］とする。出力ベクトルｙ iを代表点
（例えば重心）とするRKの各分割をR1，R2，…，
RNとすると、ベクトル量子化Ｑは次式にて定義
される。 Ｑ：RK→Ｙ ここで、Ri＝Q-1（ｙ i）＝｛Ｘ∈RK：Ｑ（Ｘ）＝ｙ
ｉ｝ N ∪i=1 Ri＝RK，Ri∩Rj＝φ（ｉ≠ｊ） 上記ベクトル量子化Ｑは符号化Ｃと復号化Ｄの
縦続接続として表わされる。符号化ＣはRKの出
力ベクトルのセツトＹ＝［ｙ 1，ｙ 2，…，ｙ N］の
インデツクスセツトＩ＝［１，２，…，Ｎ］への
マツピングであり、復号化ＤはＩからＹへのマツ
ピングである。すなわち、 Ｃ：RK→Ｉ，Ｄ：Ｉ→Ｙ そしてＱ＝Ｄ・Ｃ
である。ベクトル量子化においては、前記符号化
出力Ｉが伝送あるいは記録されることになるため
極めて符号化効率が良い。 ベクトル量子化は入力ベクトルを最短距離にあ
る（最小歪となる）出力ベクトルｙ iへマツピン
グすることである。具体的には、入出力ベクトル
間の距離（歪）をｄ（Ｘ，ｙ i）とすると、以下の
ようになる。 if ｄ（Ｘ，ｙ i）＜ｄ（Ｘ，ｙ j）for allj Ｘ∈RiすなわちＸ→ｙ i 第１図に入力ベクトルＸと出力ベクトルｙ iの
関係を示す。 第１図に示すような出力ベクトルｙ iのセツト
Ｙは、トレーニングモデルとなる情報源入力信号
系列を用いたクラスタリング（代表点の選出と信
号空間の分割を、歪の総和が最小となるまでくり
返す）によつて求めることができる。 以下、第２図及び第３図に従つて従来のベクト
ル量子化器の構成について説明する。 図中、１は入力ベクトル、２はレジスタ、３は
コードテーブルアドレスカウンタ、４は出力ベク
トルコードテーブルメモリ、５はコードテーブル
出力ベクトルレジスタ、６は並列減算器、７は並
列絶対値演算器、８は最大要素歪検出器、９は最
小歪出力ベクトル検出器、１０はインデツクス信
号、１１はインデツクスラツチ、１２は符号化器
出力信号、１３は出力ベクトルである。 次に動作について説明する。符号化器の入力信
号系列はＫ個まとめてブロツク化され入力ベクト
ルＸ＝｛x1，x2，…，xK｝として入力ベクトルレ
ジスタ２へとり込まれる。この時点で、アドレス
カウンタ３をｉ＝１，２，…，Ｎまで順次カウン
トアツプして、順番に出力ベクトルｙ i＝［yi1，
yi2，…，yiK］をコードテーブル４から読みだし、
出力ベクトルレジスタ５にラツチする。各出力ベ
クトルｙ iに対し、並列減算器６と並列絶対値演
算器７と最大要素歪検出器８は以下の演算にて入
出力ベクトルの最大要素歪diを求める。 di＝ｄ（Ｘ，ｙ i）＝ maxj ｜xj−yij｜ 次に、最小歪検出器９は最大要素歪diが最小と
なる出力ベクトルｙ iを最小歪出力ベクトルとし
て検出する。最小歪ｄは ｄ＝ mini ｄ（Ｘ，ｙ i） ＝ mini ［ maxj ｜xj−yij｜］ である。最小歪検出器９はコードテーブル４から
順次読み出される出力ベクトルｙ iと入力ベクト
ルＸの歪ｄ（Ｘ，ｙ i）を計算して過去の最小値と
比較して、より小さい値が検出された時、これを
新しい最小歪として保存し、この都度ストローブ
信号をインデツクスラツチ１１に送り、出力ベク
トルのコードテーブルアドレスであるインデツク
ス信号１０をインデツクスラツチ１１にとり込
む。上記手順をコードテーブル４から出力ベクト
ルｙ iが全部読み出される（ｉ＝１〜Ｎ）まで続
けると、フルサーチが完了した時点でインデツク
スラツチ１１に最小歪となる出力ベクトルのイン
デツクスｉが残り、これが符号化器出力１２とな
る。 次に、第３図に示す復号器の動作について説明
する。符号化器から送られてくる符号化器出力信
号１２をインデツクスラツチ１１にとりこみ、イ
ンデツクス信号によつてアドレスを指定してコー
ドテーブル４から出力ベクトルｙ iを読み出し、
出力ベクトルレジスタ５にラツチし、復号化器出
力として出力ベクトル１３が得られる。 従来のベクトル量子化器は以上の如く構成され
ているので、次に述べる様な欠点があつた。すな
わち、入力ベクトルを構成する各要素xj（ｊ＝１，
２，…，Ｋ）が、Ｋ次元信号空間において、情報
源モデルが異なる場合個々の入力シークエンスに
おいて特徴的な分布をとるため、クラスタリング
に用いたトレーニングシークエンスと異なる分布
を持つシークエンスに対しては量子化効率の低下
すること、また、これに対し量子化雑音の少ない
高性能ベクトル量子化を行なうため出力ベクトル
数を増加すると、各ベクトルに要する探索時間も
増大することである。 この発明は、これらの欠点を除去するためにな
されたもので、入力ベクトルＸからブロツク平均
値を分離し、ブロツク内振幅で正規化したベクト
ルX′を、あらかじめRKをブロツク内振幅で分割
しておいた複数のコードテーブルによつてベクト
ル量子化することによつて、量子化効率の高く、
かつ処理時間（探索時間）を短縮した適応型ベク
トル量子化器を提供することを目的としている。 以下、この発明の一実施例を図について説明す
る。第４図は符号化器の一構成例を示したもので
ある。図中、１は入力ベクトル、１４は平均値算
出器、１５は前記平均値算出器１４によつて算出
されたブロツク平均値、１６は入力ベクトル１か
らブロツク平均値１５を引く減算器、１７は減算
器１６によつてブロツク平均値１５を引かれた平
均値分離ベクトル、１８は平均値分離ベクトル１
７からブロツク内の振幅を計算する振幅計算器、
１９は振幅計算器１８において求められたブロツ
ク内振幅、２０は平均値分離ベクトル１７をブロ
ツク内振幅１９で割る除算器、２１は前記除算器
２０の出力である平均値分離正規化ベクトル、２
はレジスタ、２２はコードテーブル切換器、２３
はコードテーブル切換信号、３はコードテーブル
アドレスカウンタ、２４はコードテーブルメモリ
１，…，Ｔ（Ｔは複数）、５はコードテーブル出力
ベクトルレジスタ、６は並列減算器、７は並列絶
対値演算器、８は最大要素歪検出器、９は最小歪
ベクトル検出器、１０はインデツクス信号、２５
はラツチ、１２は符号化器出力信号である。ま
た、第５図は前記振幅計算器１７の一構成例を示
したものである。図中、２６は絶対値演算器、２
７は平均値算出器である。また、第６図は復号化
器の一構成例を示したものである。図中、２８は
平均値分離正規化出力ベクトル、２９は乗算器、
３０は平均値分離出力ベクトル、３１は加算器、
３２は出力ベクトル、３３は出力ベクトルレジス
タ、３４は復号化器出力信号である。 次に動作について説明する。まず、第４図及び
第５図に従つて符号化器の動作について説明す
る。符号化器の入力信号系列はＫ個まとめてブロ
ツク化され入力ベクトルＸ｛x1，x2，…，xK｝
となる。入力ベクトル１に対し、平均値算出器１
４はｍ＝Ｅ（xj）によつてブロツク平均値ｍ１５
を計算する。減算器１６は入力ベクトル１からブ
ロツク平均値ｍを引き、xj−ｍで表わされる平均
値分離ベクトル１７を得る。振幅計算器１８は、
平均値分離ベクトルからブロツク内振幅σを計算
する。σを計算する手法は種々あるが、以下に２
〜３の例を示す。 σ＝Ｅ（｜xj−ｍ｜） σ＝［Ｅ（xj−ｍ）2］1/2 σ＝ maxj xj− mini xj 第５図には一例として、上記の手法による構
成例を示す。平均値分離ベクトル１７の絶対値を
求め平均値算出器２７によつてσを求めるという
ものである。 除算器２０は、平均値分離ベクトル１７をブロ
ツク内振幅σで割ることによつて入力ベクトルを
正規化し、平均値分離正規化入力ベクトルX′を
得る。 すなわち、 X′j＝（xj−ｍ）／σ この発明では、平均値分離正規化ベクトルをベ
クトル量子化する。これによつて、ベクトルはＫ
次元信号空間の原点を中心とする球面上にランダ
ムに分布し、異なるシークエンスに対する量子化
効率が高まる。いわばスカラー量子化との混合で
ある。このときのベクトルX′と量子化ベクトル
Y′との関係を第７図に示す。また、平均値分離
正規化ベクトルが示すパターンと、ブロツク内振
幅には相関があり、振幅の小さいベクトルはなだ
らかな傾斜ベクトルが多く、これに対し、振幅の
大きいベクトルは、急峻な立ち上がり成分が多
く、信号の基本構造パターンが双方において異な
つている。そこで平均値分離正規化出力ベクトル
を、ブロツク内振幅に従つて複数のコードテーブ
ルに分割しておく。これがコードテーブル１〜Ｔ
２４である。コードテーブル切換器２２はブロツ
ク内振幅１９と、あらかじめ設定された閾値とを
比較し、どのコードテーブルを参照するか決定す
る。 次に、コードテーブルアドレスカウンタ３は、
前記選択されたコードテーブルから、順次シーク
エンシヤルに平均値分離正規化出力ベクトルy′ i
を読みだし、レジスタ５にラツチする。選択され
たコードテーブルのみを探索するので、処理時間
が短縮される。最大要素歪検出器８は、並列減算
器６、並列絶対値演算器７から、X′とy′ iの歪diを
次のように求める。 di＝ｄ（X′，y′ i） ＝ maxj ｜x′j−y′ij｜ ここでは歪の定義として、最大要素歪を用いて
いるが、ユークリツドノルム、絶対値ノルムを用
いても構わない。 次に、最小歪検出器９は順次読み出されるy′ i
とX′との歪diの最小値を検出する。すなわち最小
歪ｄは ｄ＝ mini ［ maxj ｜xj−y′ij｜］ である。この最小歪となるベクトルがベクトル
X′のベクトル量子化出力である。最小歪ベクト
ルを検出するとストローブ信号がラツチ２５に送
られ、ベクトルのアドレスであるインデツクス信
号１０を取り込む。ラツチ２５ではブロツク平均
値１５、ブロツク内振幅１９も取り込み、これら
を符号化器出力信号１２を出力する。 次に、第６図に示す復号化器の動作について説
明する。符号化器出力信号１２を復号化器のラツ
チ２５にとりこみ、ブロツク内振幅１９に従つて
コードテーブル切換器２２が、コードテーブル切
換信号２３を出力する。前記ラツチ２５にはブロ
ツク平均値１５、インデツクス信号１０も取りこ
まれる。コードテーブル切換信号２３によつて選
択されたコードテーブルから、インデツクス信号
１０の示すアドレスに従つて読み出される平均値
分離正規化出力ベクトルy′ iはレジスタ５にラツ
チされる。前記ベクトルy′ i２８は乗算器２９に
てブロツク内振幅１８を掛け合わされ、加算器３
１にてブロツク平均値１５を加算され、出力ベク
トルｙ i３２となり、レジスタ３３にラツチされ
て復号化器出力信号３４が得られる。すなわち、 yj＝σ・y′j＋ｍ この発明による適応型ベクトル量子化器の符号
化能率ηは、１つのコードテーブルがＮ個のベク
トルを持ち、ブロツク平均値及びブロツク内振幅
に各々ａビツト、ｂビツトを割りあてたとする
と、 η＝（log2N＋ａ＋ｂ） ／Ｋ （ビツト／サンプル） である。 以上のように、この発明による適応型ベクトル
量子化器では、ブロツク平均値を分離し、ブロツ
ク内振幅で正規化した後、ブロツク内振幅の変化
に従つて異なる出力ベクトルのセツトを用いてベ
クトル量子化することにより、入力信号の振幅分
布特性の変化に適応的に追従する、高能率で高速
の符号化が実現できる。
ロツク化し、これを多次元信号空間で量子化する
ベクトル量子化に関するものである。 まず、ベクトル量子化の原理について簡単に説
明する。今、情報源入力信号系列をＫ個まとめて
入力ベクトルＸ＝〔x1，x2，…，xK〕とする。こ
のとき、Ｋ次元ユークリツド信号空間RK（Ｘ∈
RK）のＮ個の代表点（すなわち出力ベクトル）
ｙi＝［yi1，yi2，…，yiK］のセツトをＹ＝［ｙ 1，ｙ
２，…，ｙ N］とする。出力ベクトルｙ iを代表点
（例えば重心）とするRKの各分割をR1，R2，…，
RNとすると、ベクトル量子化Ｑは次式にて定義
される。 Ｑ：RK→Ｙ ここで、Ri＝Q-1（ｙ i）＝｛Ｘ∈RK：Ｑ（Ｘ）＝ｙ
ｉ｝ N ∪i=1 Ri＝RK，Ri∩Rj＝φ（ｉ≠ｊ） 上記ベクトル量子化Ｑは符号化Ｃと復号化Ｄの
縦続接続として表わされる。符号化ＣはRKの出
力ベクトルのセツトＹ＝［ｙ 1，ｙ 2，…，ｙ N］の
インデツクスセツトＩ＝［１，２，…，Ｎ］への
マツピングであり、復号化ＤはＩからＹへのマツ
ピングである。すなわち、 Ｃ：RK→Ｉ，Ｄ：Ｉ→Ｙ そしてＱ＝Ｄ・Ｃ
である。ベクトル量子化においては、前記符号化
出力Ｉが伝送あるいは記録されることになるため
極めて符号化効率が良い。 ベクトル量子化は入力ベクトルを最短距離にあ
る（最小歪となる）出力ベクトルｙ iへマツピン
グすることである。具体的には、入出力ベクトル
間の距離（歪）をｄ（Ｘ，ｙ i）とすると、以下の
ようになる。 if ｄ（Ｘ，ｙ i）＜ｄ（Ｘ，ｙ j）for allj Ｘ∈RiすなわちＸ→ｙ i 第１図に入力ベクトルＸと出力ベクトルｙ iの
関係を示す。 第１図に示すような出力ベクトルｙ iのセツト
Ｙは、トレーニングモデルとなる情報源入力信号
系列を用いたクラスタリング（代表点の選出と信
号空間の分割を、歪の総和が最小となるまでくり
返す）によつて求めることができる。 以下、第２図及び第３図に従つて従来のベクト
ル量子化器の構成について説明する。 図中、１は入力ベクトル、２はレジスタ、３は
コードテーブルアドレスカウンタ、４は出力ベク
トルコードテーブルメモリ、５はコードテーブル
出力ベクトルレジスタ、６は並列減算器、７は並
列絶対値演算器、８は最大要素歪検出器、９は最
小歪出力ベクトル検出器、１０はインデツクス信
号、１１はインデツクスラツチ、１２は符号化器
出力信号、１３は出力ベクトルである。 次に動作について説明する。符号化器の入力信
号系列はＫ個まとめてブロツク化され入力ベクト
ルＸ＝｛x1，x2，…，xK｝として入力ベクトルレ
ジスタ２へとり込まれる。この時点で、アドレス
カウンタ３をｉ＝１，２，…，Ｎまで順次カウン
トアツプして、順番に出力ベクトルｙ i＝［yi1，
yi2，…，yiK］をコードテーブル４から読みだし、
出力ベクトルレジスタ５にラツチする。各出力ベ
クトルｙ iに対し、並列減算器６と並列絶対値演
算器７と最大要素歪検出器８は以下の演算にて入
出力ベクトルの最大要素歪diを求める。 di＝ｄ（Ｘ，ｙ i）＝ maxj ｜xj−yij｜ 次に、最小歪検出器９は最大要素歪diが最小と
なる出力ベクトルｙ iを最小歪出力ベクトルとし
て検出する。最小歪ｄは ｄ＝ mini ｄ（Ｘ，ｙ i） ＝ mini ［ maxj ｜xj−yij｜］ である。最小歪検出器９はコードテーブル４から
順次読み出される出力ベクトルｙ iと入力ベクト
ルＸの歪ｄ（Ｘ，ｙ i）を計算して過去の最小値と
比較して、より小さい値が検出された時、これを
新しい最小歪として保存し、この都度ストローブ
信号をインデツクスラツチ１１に送り、出力ベク
トルのコードテーブルアドレスであるインデツク
ス信号１０をインデツクスラツチ１１にとり込
む。上記手順をコードテーブル４から出力ベクト
ルｙ iが全部読み出される（ｉ＝１〜Ｎ）まで続
けると、フルサーチが完了した時点でインデツク
スラツチ１１に最小歪となる出力ベクトルのイン
デツクスｉが残り、これが符号化器出力１２とな
る。 次に、第３図に示す復号器の動作について説明
する。符号化器から送られてくる符号化器出力信
号１２をインデツクスラツチ１１にとりこみ、イ
ンデツクス信号によつてアドレスを指定してコー
ドテーブル４から出力ベクトルｙ iを読み出し、
出力ベクトルレジスタ５にラツチし、復号化器出
力として出力ベクトル１３が得られる。 従来のベクトル量子化器は以上の如く構成され
ているので、次に述べる様な欠点があつた。すな
わち、入力ベクトルを構成する各要素xj（ｊ＝１，
２，…，Ｋ）が、Ｋ次元信号空間において、情報
源モデルが異なる場合個々の入力シークエンスに
おいて特徴的な分布をとるため、クラスタリング
に用いたトレーニングシークエンスと異なる分布
を持つシークエンスに対しては量子化効率の低下
すること、また、これに対し量子化雑音の少ない
高性能ベクトル量子化を行なうため出力ベクトル
数を増加すると、各ベクトルに要する探索時間も
増大することである。 この発明は、これらの欠点を除去するためにな
されたもので、入力ベクトルＸからブロツク平均
値を分離し、ブロツク内振幅で正規化したベクト
ルX′を、あらかじめRKをブロツク内振幅で分割
しておいた複数のコードテーブルによつてベクト
ル量子化することによつて、量子化効率の高く、
かつ処理時間（探索時間）を短縮した適応型ベク
トル量子化器を提供することを目的としている。 以下、この発明の一実施例を図について説明す
る。第４図は符号化器の一構成例を示したもので
ある。図中、１は入力ベクトル、１４は平均値算
出器、１５は前記平均値算出器１４によつて算出
されたブロツク平均値、１６は入力ベクトル１か
らブロツク平均値１５を引く減算器、１７は減算
器１６によつてブロツク平均値１５を引かれた平
均値分離ベクトル、１８は平均値分離ベクトル１
７からブロツク内の振幅を計算する振幅計算器、
１９は振幅計算器１８において求められたブロツ
ク内振幅、２０は平均値分離ベクトル１７をブロ
ツク内振幅１９で割る除算器、２１は前記除算器
２０の出力である平均値分離正規化ベクトル、２
はレジスタ、２２はコードテーブル切換器、２３
はコードテーブル切換信号、３はコードテーブル
アドレスカウンタ、２４はコードテーブルメモリ
１，…，Ｔ（Ｔは複数）、５はコードテーブル出力
ベクトルレジスタ、６は並列減算器、７は並列絶
対値演算器、８は最大要素歪検出器、９は最小歪
ベクトル検出器、１０はインデツクス信号、２５
はラツチ、１２は符号化器出力信号である。ま
た、第５図は前記振幅計算器１７の一構成例を示
したものである。図中、２６は絶対値演算器、２
７は平均値算出器である。また、第６図は復号化
器の一構成例を示したものである。図中、２８は
平均値分離正規化出力ベクトル、２９は乗算器、
３０は平均値分離出力ベクトル、３１は加算器、
３２は出力ベクトル、３３は出力ベクトルレジス
タ、３４は復号化器出力信号である。 次に動作について説明する。まず、第４図及び
第５図に従つて符号化器の動作について説明す
る。符号化器の入力信号系列はＫ個まとめてブロ
ツク化され入力ベクトルＸ｛x1，x2，…，xK｝
となる。入力ベクトル１に対し、平均値算出器１
４はｍ＝Ｅ（xj）によつてブロツク平均値ｍ１５
を計算する。減算器１６は入力ベクトル１からブ
ロツク平均値ｍを引き、xj−ｍで表わされる平均
値分離ベクトル１７を得る。振幅計算器１８は、
平均値分離ベクトルからブロツク内振幅σを計算
する。σを計算する手法は種々あるが、以下に２
〜３の例を示す。 σ＝Ｅ（｜xj−ｍ｜） σ＝［Ｅ（xj−ｍ）2］1/2 σ＝ maxj xj− mini xj 第５図には一例として、上記の手法による構
成例を示す。平均値分離ベクトル１７の絶対値を
求め平均値算出器２７によつてσを求めるという
ものである。 除算器２０は、平均値分離ベクトル１７をブロ
ツク内振幅σで割ることによつて入力ベクトルを
正規化し、平均値分離正規化入力ベクトルX′を
得る。 すなわち、 X′j＝（xj−ｍ）／σ この発明では、平均値分離正規化ベクトルをベ
クトル量子化する。これによつて、ベクトルはＫ
次元信号空間の原点を中心とする球面上にランダ
ムに分布し、異なるシークエンスに対する量子化
効率が高まる。いわばスカラー量子化との混合で
ある。このときのベクトルX′と量子化ベクトル
Y′との関係を第７図に示す。また、平均値分離
正規化ベクトルが示すパターンと、ブロツク内振
幅には相関があり、振幅の小さいベクトルはなだ
らかな傾斜ベクトルが多く、これに対し、振幅の
大きいベクトルは、急峻な立ち上がり成分が多
く、信号の基本構造パターンが双方において異な
つている。そこで平均値分離正規化出力ベクトル
を、ブロツク内振幅に従つて複数のコードテーブ
ルに分割しておく。これがコードテーブル１〜Ｔ
２４である。コードテーブル切換器２２はブロツ
ク内振幅１９と、あらかじめ設定された閾値とを
比較し、どのコードテーブルを参照するか決定す
る。 次に、コードテーブルアドレスカウンタ３は、
前記選択されたコードテーブルから、順次シーク
エンシヤルに平均値分離正規化出力ベクトルy′ i
を読みだし、レジスタ５にラツチする。選択され
たコードテーブルのみを探索するので、処理時間
が短縮される。最大要素歪検出器８は、並列減算
器６、並列絶対値演算器７から、X′とy′ iの歪diを
次のように求める。 di＝ｄ（X′，y′ i） ＝ maxj ｜x′j−y′ij｜ ここでは歪の定義として、最大要素歪を用いて
いるが、ユークリツドノルム、絶対値ノルムを用
いても構わない。 次に、最小歪検出器９は順次読み出されるy′ i
とX′との歪diの最小値を検出する。すなわち最小
歪ｄは ｄ＝ mini ［ maxj ｜xj−y′ij｜］ である。この最小歪となるベクトルがベクトル
X′のベクトル量子化出力である。最小歪ベクト
ルを検出するとストローブ信号がラツチ２５に送
られ、ベクトルのアドレスであるインデツクス信
号１０を取り込む。ラツチ２５ではブロツク平均
値１５、ブロツク内振幅１９も取り込み、これら
を符号化器出力信号１２を出力する。 次に、第６図に示す復号化器の動作について説
明する。符号化器出力信号１２を復号化器のラツ
チ２５にとりこみ、ブロツク内振幅１９に従つて
コードテーブル切換器２２が、コードテーブル切
換信号２３を出力する。前記ラツチ２５にはブロ
ツク平均値１５、インデツクス信号１０も取りこ
まれる。コードテーブル切換信号２３によつて選
択されたコードテーブルから、インデツクス信号
１０の示すアドレスに従つて読み出される平均値
分離正規化出力ベクトルy′ iはレジスタ５にラツ
チされる。前記ベクトルy′ i２８は乗算器２９に
てブロツク内振幅１８を掛け合わされ、加算器３
１にてブロツク平均値１５を加算され、出力ベク
トルｙ i３２となり、レジスタ３３にラツチされ
て復号化器出力信号３４が得られる。すなわち、 yj＝σ・y′j＋ｍ この発明による適応型ベクトル量子化器の符号
化能率ηは、１つのコードテーブルがＮ個のベク
トルを持ち、ブロツク平均値及びブロツク内振幅
に各々ａビツト、ｂビツトを割りあてたとする
と、 η＝（log2N＋ａ＋ｂ） ／Ｋ （ビツト／サンプル） である。 以上のように、この発明による適応型ベクトル
量子化器では、ブロツク平均値を分離し、ブロツ
ク内振幅で正規化した後、ブロツク内振幅の変化
に従つて異なる出力ベクトルのセツトを用いてベ
クトル量子化することにより、入力信号の振幅分
布特性の変化に適応的に追従する、高能率で高速
の符号化が実現できる。
第１図は従来のベクトル量子化器における出力
ベクトルの配列を示す説明図、第２図は従来のベ
クトル量子化符号化器の構成図、第３図は従来の
ベクトル量子化復号化器の構成図、第４図はこの
発明に係るベクトル量子化符号化器の一実施例を
示す構成図、第５図は第４図における振幅計算器
の一実施例を示す構成図、第６図はこの発明に係
るベクトル量子化復号化器の一実施例を示す構成
図、第７図はこの発明に係るベクトル量子化にお
ける出力ベクトルの配列を示す説明図である。 図中、１は入力ベクトル、２はレジスタ、３は
コードテーブルアドレスカウンタ、４は出力ベク
トルコードテーブルメモリ、５はコードテーブル
出力ベクトルレジスタ、６は並列減算器、７は並
列絶対値演算器、８は最大要素歪検出器、９は最
小歪出力ベクトル検出器、１０はインデツクス信
号、１１はインデツクスラツチ、１２は符号化器
出力信号、１３は出力ベクトル、１４は平均値算
出器、１５はブロツク平均値、１６は減算器、１
７は平均値分離ベクトル、１８は振幅計算器、１
９はブロツク内振幅、２０は除算器、２１は平均
値分離正規化ベクトル、２２はコードテーブル切
換器、２３はコードテーブル切換信号、２４はコ
ードテーブルメモリ１，…，Ｔ（Ｔは複数）、２５
はラツチ、２６は絶対値演算器、２７は平均値算
出器、２８は平均値分離正規化出力ベクトル、２
９は乗算器、３０は平均値分離出力ベクトル、３
１は加算器、３２は出力ベクトル、３３は出力ベ
クトルレジスタ、３４は復号化器出力信号であ
る。なお図中同一あるいは相当部分には同一符号
を付して示してある。
ベクトルの配列を示す説明図、第２図は従来のベ
クトル量子化符号化器の構成図、第３図は従来の
ベクトル量子化復号化器の構成図、第４図はこの
発明に係るベクトル量子化符号化器の一実施例を
示す構成図、第５図は第４図における振幅計算器
の一実施例を示す構成図、第６図はこの発明に係
るベクトル量子化復号化器の一実施例を示す構成
図、第７図はこの発明に係るベクトル量子化にお
ける出力ベクトルの配列を示す説明図である。 図中、１は入力ベクトル、２はレジスタ、３は
コードテーブルアドレスカウンタ、４は出力ベク
トルコードテーブルメモリ、５はコードテーブル
出力ベクトルレジスタ、６は並列減算器、７は並
列絶対値演算器、８は最大要素歪検出器、９は最
小歪出力ベクトル検出器、１０はインデツクス信
号、１１はインデツクスラツチ、１２は符号化器
出力信号、１３は出力ベクトル、１４は平均値算
出器、１５はブロツク平均値、１６は減算器、１
７は平均値分離ベクトル、１８は振幅計算器、１
９はブロツク内振幅、２０は除算器、２１は平均
値分離正規化ベクトル、２２はコードテーブル切
換器、２３はコードテーブル切換信号、２４はコ
ードテーブルメモリ１，…，Ｔ（Ｔは複数）、２５
はラツチ、２６は絶対値演算器、２７は平均値算
出器、２８は平均値分離正規化出力ベクトル、２
９は乗算器、３０は平均値分離出力ベクトル、３
１は加算器、３２は出力ベクトル、３３は出力ベ
クトルレジスタ、３４は復号化器出力信号であ
る。なお図中同一あるいは相当部分には同一符号
を付して示してある。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 入力信号系列をＫ個（Ｋは複数）毎にブロツ
ク化して形成した入力ベクトからブロツク内平均
値を減算して平均値分離ベクトルを求め、さらに
この平均値分離ベクトルの要素の標準偏差成分を
ブロツク内振幅として求め、このブロツク内振幅
で前記平均値分離ベクトルを正規化し、平均値分
離正規化ベクトルを形成する平均値分離正規化回
路、前記平均値分離正規化ベクトルの分布に基づ
き、あらかじめ最小歪となる平均値分離正規化出
力ベクトルの複数個のセツトを求めこれを記憶し
た複数個のコードテーブルメモリ、前記平均値分
離正規化回路にて得られたブロツク内振幅に基づ
き前記複数個のコードテーブルメモリの１つを選
択するコードテーブル切換器、前記選択されたコ
ードテーブルメモリから順次平均値分離正規化出
力ベクトルを読み出すコードテーブルアドレスカ
ウンタ、平均値分離正規化された入力ベクトルと
前記順次読み出されるベクトルとのＫ次元信号空
間における距離を算出・比較して最短距離にある
平均値分離正規化出力ベクトルを検出する歪演算
器、前記最短距離にあるベクトルのコードテーブ
ルアドレスと前記ブロツク内平均値と前記ブロツ
ク内振幅とを符号化する符号化器、前記符号化器
出力信号に基づき、前記複数個のコードテーブル
メモリから前記最短距離にある平均値分離正規化
出力ベクトルを読み出す復号化器、前記平均値分
離正規化出力ベクトルに前記ブロツク内振幅を掛
け合わせる乗算器、前記ブロツク内振幅を掛け合
わせたベクトルに前記ブロツク内平均値を加えて
出力ベクトルを得る加算器、を備えたことを特徴
とする適応型ベクトル量子化器。 ２ 適応型ベクトル量子化においてベクトルを平
均値分離正規化する際、ベクトルを構成する要素
の、ブロツク内平均値からの偏差の絶対値の平均
をもつてブロツク内振幅とする振幅計算器、及び
前記ブロツク内振幅の定義に従つて用意されたコ
ードテーブルメモリを備えたことを特徴とする特
許請求の範囲第１項記載の適応型ベクトル量子化
器。 ３ 適応型ベクトル量子化においてベクトルを平
均値分離正規化する際、ベクトルを構成する要素
の、最大値と最小値の差をもつてブロツク内振幅
とする振幅計算器、及び前記ブロツク内振幅の定
義に従つて用意されたコードテーブルメモリを備
えたことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載
の適応型ベクトル量子化器。 ４ ベクトル量子化において、順次比較される２
つのベクトルの間のＫ次元信号空間における距離
を、各要素間の差の絶対値の内、最も大きい値で
近似することによつてコードテーブルの探索を行
なう歪演算器を備えたことを特徴とする特許請求
の範囲第１，２，３項記載の適応型ベクトル量子
化器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58058903A JPS59183542A (ja) | 1983-04-04 | 1983-04-04 | 適応型ベクトル量子化器 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58058903A JPS59183542A (ja) | 1983-04-04 | 1983-04-04 | 適応型ベクトル量子化器 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59183542A JPS59183542A (ja) | 1984-10-18 |
| JPH0219480B2 true JPH0219480B2 (ja) | 1990-05-01 |
Family
ID=13097756
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58058903A Granted JPS59183542A (ja) | 1983-04-04 | 1983-04-04 | 適応型ベクトル量子化器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS59183542A (ja) |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2785823B2 (ja) * | 1984-12-21 | 1998-08-13 | ソニー株式会社 | テレビジョン信号の高能率符号化装置及び方法、並びに復号装置及び方法 |
| JP2785822B2 (ja) * | 1984-12-19 | 1998-08-13 | ソニー株式会社 | テレビジョン信号の高能率符号化装置及び復号装置 |
| JPH0793723B2 (ja) * | 1984-12-19 | 1995-10-09 | ソニー株式会社 | テレビジョン信号の高能率符号化装置及び符号化方法 |
| JPH0793724B2 (ja) * | 1984-12-21 | 1995-10-09 | ソニー株式会社 | テレビジョン信号の高能率符号化装置及び符号化方法 |
| JPH088684B2 (ja) * | 1984-12-21 | 1996-01-29 | ソニー株式会社 | 高能率符号の復号装置 |
| JP2548122B2 (ja) * | 1985-07-19 | 1996-10-30 | 松下電器産業株式会社 | 符号化装置 |
| JPS62139089A (ja) * | 1985-12-13 | 1987-06-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | ベクトル量子化方式 |
| JP2653781B2 (ja) * | 1985-12-13 | 1997-09-17 | キヤノン株式会社 | 画像編集処理方法 |
| JP2523286B2 (ja) * | 1986-08-01 | 1996-08-07 | 日本電信電話株式会社 | 音声符号化及び復号化方法 |
| JPS63151225A (ja) * | 1986-12-16 | 1988-06-23 | Victor Co Of Japan Ltd | 適応形高能率符号化方式 |
| JP2808110B2 (ja) * | 1987-08-31 | 1998-10-08 | 大日本印刷株式会社 | デジタル画像データ圧縮方法 |
| JPH01218279A (ja) * | 1988-02-26 | 1989-08-31 | Nec Corp | 高速ベクトル量子化器 |
| JPH02170787A (ja) * | 1988-12-23 | 1990-07-02 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ベクトル量子化符号化器とベクトル量子化復号化器 |
| JP2638209B2 (ja) * | 1989-06-30 | 1997-08-06 | 日本電気株式会社 | 適応変換符号化の方法及び装置 |
| FR2716737B1 (fr) * | 1994-02-25 | 1996-06-07 | Inst Nat Sciences Appliq Lyon | Procédé et dispositif pour la compression d'images en temps réel par quantification vectorielle. |
-
1983
- 1983-04-04 JP JP58058903A patent/JPS59183542A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS59183542A (ja) | 1984-10-18 |
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