JPH0333899A - ベクトル量子化方式 - Google Patents
ベクトル量子化方式Info
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- JPH0333899A JPH0333899A JP1168643A JP16864389A JPH0333899A JP H0333899 A JPH0333899 A JP H0333899A JP 1168643 A JP1168643 A JP 1168643A JP 16864389 A JP16864389 A JP 16864389A JP H0333899 A JPH0333899 A JP H0333899A
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（Ｒ要）
高能率音声符弓化に用いられ音声信局のベクトル肇Ｉ化
を１１なうベクトル分子化り式に関し、演Ｒｆｆｉを削
減し高速のベクトル分子化を行なうことを目的とし、 符号帳からインデックスで指示して順次読出したＮ次元
のベクトルを再生してＮサンプルの８声信弓との誤差を
評価し、最も誤差電力の小さなベクトルのインデックス
値を決定するベクトル重子化方式において、該符号帳を
互いに直交するＮバターンのベクトルの軸探索用符号部
と、Ｎ次元単（Ｑ超球面上で該Ｎパターンのベクトル夫
々の周囲にあるベクトルで構成したＮグループの軸周囲
探索用符号部とに分割して構成し、該軸探索用符号部の
全ベクトルに対する評価を行なって最も誤差の小さなベ
クトルを求める軸探索を行ない、該軸探索で求められた
ベクトルの周囲にあるベクトルで構成した単一の軸周囲
探索用符号部の全ベクトルに対する評価を行なって最も
誤差の小さなベクトルを求める軸周囲探索を行ない、該
軸探索と軸周囲探索とで最も誤差の小さなベクトルのイ
ンデックス値を決定するよう構成する。
を１１なうベクトル分子化り式に関し、演Ｒｆｆｉを削
減し高速のベクトル分子化を行なうことを目的とし、 符号帳からインデックスで指示して順次読出したＮ次元
のベクトルを再生してＮサンプルの８声信弓との誤差を
評価し、最も誤差電力の小さなベクトルのインデックス
値を決定するベクトル重子化方式において、該符号帳を
互いに直交するＮバターンのベクトルの軸探索用符号部
と、Ｎ次元単（Ｑ超球面上で該Ｎパターンのベクトル夫
々の周囲にあるベクトルで構成したＮグループの軸周囲
探索用符号部とに分割して構成し、該軸探索用符号部の
全ベクトルに対する評価を行なって最も誤差の小さなベ
クトルを求める軸探索を行ない、該軸探索で求められた
ベクトルの周囲にあるベクトルで構成した単一の軸周囲
探索用符号部の全ベクトルに対する評価を行なって最も
誤差の小さなベクトルを求める軸周囲探索を行ない、該
軸探索と軸周囲探索とで最も誤差の小さなベクトルのイ
ンデックス値を決定するよう構成する。
本発明Ｕベクトル量子化方式に関し、高能率音声符号化
に用いられ音声信局のベクトル量子化を行なうベクトル
擾子化方式に関する。
に用いられ音声信局のベクトル量子化を行なうベクトル
擾子化方式に関する。
近年、自動Ｔｕ電話等のディジタル移ｖＪ無線通信シス
テム、企業内ディジタル通信システム等で、富声信局を
その品質を保持しつつ情報圧縮する高能率音声符号化が
飲水されており、この符Ｂ化を行なうために音声信局を
リアルタイムでベクトル量子化する高速のベクトル量子
化方式が要望されている。
テム、企業内ディジタル通信システム等で、富声信局を
その品質を保持しつつ情報圧縮する高能率音声符号化が
飲水されており、この符Ｂ化を行なうために音声信局を
リアルタイムでベクトル量子化する高速のベクトル量子
化方式が要望されている。
（従来の技術）
第６図は従来のゲイン・シェーブベクトルｆｉｌ Ｆ化
り式の一例のブロック図を示す。
り式の一例のブロック図を示す。
同図中、符号帳１０にはＮサンプルに対応するＮ次元の
ベクトルが２惜パターンだけ予め設定されている。各ベ
クトルはＮ次元の要素の二乗和が一定値となるよう正規
化されている。
ベクトルが２惜パターンだけ予め設定されている。各ベ
クトルはＮ次元の要素の二乗和が一定値となるよう正規
化されている。
符号帳１０から評価回路１５の指示で読出された。ベク
トルＣ（ｉ ） ４．Ｌ乗埠器１１でゲイン９を乗粋さ
れ、伝送関数口（２）の予測フィルタ１２を通して再生
信号Ｘ（ｉ）とされる。この再／１−１ｇ Ｆ’４Ｘ（
ｉ＞は、減算器１３において端子１４より入来する１フ
レームつまりＮサンプルのディジタル音声信８Ｓと比較
され、その誤差Ｅが評価回路１５で評価される。
トルＣ（ｉ ） ４．Ｌ乗埠器１１でゲイン９を乗粋さ
れ、伝送関数口（２）の予測フィルタ１２を通して再生
信号Ｘ（ｉ）とされる。この再／１−１ｇ Ｆ’４Ｘ（
ｉ＞は、減算器１３において端子１４より入来する１フ
レームつまりＮサンプルのディジタル音声信８Ｓと比較
され、その誤差Ｅが評価回路１５で評価される。
上記乗韓器１１のゲイン９は誤差電力
ＩＥ （ｉ）Ｒを最小とする鎖とされ、また予測フィル
タ１２の伝達関数Ｈ（ｚ）ｕ音声信号Ｓを線形予測分析
して決定される。
タ１２の伝達関数Ｈ（ｚ）ｕ音声信号Ｓを線形予測分析
して決定される。
ここで符号帳１０のインデックスｉ（１≦１≦２１〉に
ついて再生値８Ｘ （ｉ ）は予測゛フィルタ１２のＮ
行Ｎ列のインパルス応答行列口を用いて次式で表わされ
る。。
ついて再生値８Ｘ （ｉ ）は予測゛フィルタ１２のＮ
行Ｎ列のインパルス応答行列口を用いて次式で表わされ
る。。
Ｘ ＜ ＋ ＞ ＝ ＋−４・＜ｇｘｃ （ｉ ） ）
・・・（１）ベクトル節子化とはインデック
スｉを順次可変して評価回路１５で次式の演算を行ない
、ＩＥ（ｉ）１２＝（Ｓ（ｉ）−Ｘ（ｉ＞）”＝（２）
（２式による誤差電力ＩＥ（ｉ）Ｍが最も小さいときの
インデックスｉ叩ち符号帳１０のベクトルの番号を決定
する操作である。
・・・（１）ベクトル節子化とはインデック
スｉを順次可変して評価回路１５で次式の演算を行ない
、ＩＥ（ｉ）１２＝（Ｓ（ｉ）−Ｘ（ｉ＞）”＝（２）
（２式による誤差電力ＩＥ（ｉ）Ｍが最も小さいときの
インデックスｉ叩ち符号帳１０のベクトルの番号を決定
する操作である。
（発明が解決しようとする課題）
従来は残差信号としてガウス雑音（白色雑音）を用いて
生成した符号帳（ランダム・フードブック〉が用いられ
ている。このランダム・コードブックの各ベクｊ・ルは
第７図に示すＮ次元単位超球面上にランダムに分布して
いる。
生成した符号帳（ランダム・フードブック〉が用いられ
ている。このランダム・コードブックの各ベクｊ・ルは
第７図に示すＮ次元単位超球面上にランダムに分布して
いる。
このように符号帳１０の各ベクトルがランダムに分布し
ているため、符号帳の探索は符号＃＆１０の全ベク！−
ルに対して予測フィルタ１２による再生を行ない、最小
の誤差電力となる最適のベクトルを見付ける第８図に示
す如き全探索を行なわなければならず、予測フィルタ１
２の再生処理及び誤差の算出に要する演算量は符号帳の
ベクトル数に比例して増大する。このため、低ビツトレ
ートでの音声符号化で一般的に用いられる符号帳（Ｎ−
３２，ｍ＝１０：１０２４パターン〉ではその演算量が
膨大なものとなり、既存のハードウェアではリアルタイ
ムの音声符号化が難がしいという問題があった。
ているため、符号帳の探索は符号＃＆１０の全ベク！−
ルに対して予測フィルタ１２による再生を行ない、最小
の誤差電力となる最適のベクトルを見付ける第８図に示
す如き全探索を行なわなければならず、予測フィルタ１
２の再生処理及び誤差の算出に要する演算量は符号帳の
ベクトル数に比例して増大する。このため、低ビツトレ
ートでの音声符号化で一般的に用いられる符号帳（Ｎ−
３２，ｍ＝１０：１０２４パターン〉ではその演算量が
膨大なものとなり、既存のハードウェアではリアルタイ
ムの音声符号化が難がしいという問題があった。
本発明は上記の点に鑑みなされたもので、演算量を削減
し高速のベクトル量子化を行なうベクトル賂ｆ化方式を
提供することを目的とする。
し高速のベクトル量子化を行なうベクトル賂ｆ化方式を
提供することを目的とする。
（課題を解決するための手段）
本発明のベクトル邑子化方式は、
符号帳からインデックスで指示して順次読出したＮ次元
のベクトルを再生してＮサンプルの音声信号との誤差を
評価し、最も誤差電力の小さなベクトルのインデックス
値を決定するベクトル慾子化方式において、 符号帳を互いに直交するＮパターンのベクｉ−ルの軸探
索用符号部と、Ｎ次元単僚超球面上でＮパターンのベク
トル夫々の周囲にあるベクトルで構成したＮグループの
軸周囲探索用符号部とに分割して構成し、 軸探索用符号部の全ベクトルに対する評価を行なって最
も誤差の小さなベクトルを求める軸探索を行ない、 軸探索で求められたベクトルの周囲にあるベク（〜ルで
構成した単一の軸周囲探索用符号部の全ベクトルに対す
る評価を行なって最も誤差の小さなベクトルを求める軸
周囲探索を行ない、軸探索と軸周囲探索とで最も誤差の
小さなベタ１−ルのインデックス値を決定する。
のベクトルを再生してＮサンプルの音声信号との誤差を
評価し、最も誤差電力の小さなベクトルのインデックス
値を決定するベクトル慾子化方式において、 符号帳を互いに直交するＮパターンのベクｉ−ルの軸探
索用符号部と、Ｎ次元単僚超球面上でＮパターンのベク
トル夫々の周囲にあるベクトルで構成したＮグループの
軸周囲探索用符号部とに分割して構成し、 軸探索用符号部の全ベクトルに対する評価を行なって最
も誤差の小さなベクトルを求める軸探索を行ない、 軸探索で求められたベクトルの周囲にあるベク（〜ルで
構成した単一の軸周囲探索用符号部の全ベクトルに対す
る評価を行なって最も誤差の小さなベクトルを求める軸
周囲探索を行ない、軸探索と軸周囲探索とで最も誤差の
小さなベタ１−ルのインデックス値を決定する。
本発明り式においては、軸探索によって探索すべき軸を
決めた後、この軸についての軸周囲探索だけを行なうた
め、再生及び誤差の痒出を行なうベクトル数が従来に比
して大幅に削減され、演拝吊が削減されてそれだけ高速
のベクトルはｆ化を行なうことができる。
決めた後、この軸についての軸周囲探索だけを行なうた
め、再生及び誤差の痒出を行なうベクトル数が従来に比
して大幅に削減され、演拝吊が削減されてそれだけ高速
のベクトルはｆ化を行なうことができる。
第１図は本発明方式の一実施例のブ［１ツク図を示す。
同図中、第６図と同一部分に（よ同−ｎ８を付し、その
説明を省略する。
説明を省略する。
第１図において、符号帳２０はｍ＝１ｏとして２” ＝
１０２４ｚｌ−ンのＮ （＝２” ＝３２）次元の残差
信号のベクトルが登録されている。これらのベクトルは
ノＪウス雑音を用いて生成され、かつ「炭化されていた
従来の符号帳（ランダム・」−ドブツク）１０を並べ換
えて形成されている。
１０２４ｚｌ−ンのＮ （＝２” ＝３２）次元の残差
信号のベクトルが登録されている。これらのベクトルは
ノＪウス雑音を用いて生成され、かつ「炭化されていた
従来の符号帳（ランダム・」−ドブツク）１０を並べ換
えて形成されている。
符号帳２０は第２図に示す如く軸探索用符号部ＣＣｏ
（２ηパターン）と、軸周囲探索用符号部ＣＣ＋〜Ｃ
Ｃ３２に分割されている。軸探索用符号部ＣＣ０Ｇ１従
来のランダム・コードブックから互いに直交するＮ （
＝３２）パターンのベクトルＧ ｏ −０３１を選び出
して構成されており、例えばベクトルＣｏは（１，Ｏ，
Ｏ，・、０．） 、ベクトルＣｏは＜０．１．Ｏ，・・
・、０）、ベクトルＣ３１は（０，Ｏ，・・・、０．１
）の如き各要素の値をとる。
（２ηパターン）と、軸周囲探索用符号部ＣＣ＋〜Ｃ
Ｃ３２に分割されている。軸探索用符号部ＣＣ０Ｇ１従
来のランダム・コードブックから互いに直交するＮ （
＝３２）パターンのベクトルＧ ｏ −０３１を選び出
して構成されており、例えばベクトルＣｏは（１，Ｏ，
Ｏ，・、０．） 、ベクトルＣｏは＜０．１．Ｏ，・・
・、０）、ベクトルＣ３１は（０，Ｏ，・・・、０．１
）の如き各要素の値をとる。
３２グループの軸周囲探索用符３部ＣＣ１〜ＣＣ３２夫
々は各３１パターンのベクトルより構成されており、軸
周囲探索用符号部ＣＣ＋は第３図に示す如くＮ次元単佇
超球面上でベクトルＣｏの周囲（図中斜面部）にあるベ
クトルで構成され、同様に軸周囲探索用符号部ＣＧ２〜
ＣＧ３２夫々はベクトル０１〜Ｃｔ＋夫々の周囲にある
ベクトルで構成されている。
々は各３１パターンのベクトルより構成されており、軸
周囲探索用符号部ＣＣ＋は第３図に示す如くＮ次元単佇
超球面上でベクトルＣｏの周囲（図中斜面部）にあるベ
クトルで構成され、同様に軸周囲探索用符号部ＣＧ２〜
ＣＧ３２夫々はベクトル０１〜Ｃｔ＋夫々の周囲にある
ベクトルで構成されている。
符号帳２０は第１図に示す探索制御回路２１からインデ
ックスｉを指示される。
ックスｉを指示される。
探索制御回路２１は第４図に示す処即を実行する。同図
中、まｆインデックスｉを「０１とし、変数ＩＦＭＩＮ
に全７１７をセットしくステップ３０〉、符号帳２０が
らベクトルＣ（ｉ）を読出す（ステップ３１）。この後
、評価回路１５より誤７電力ＩＥ（ｉ）Ｍを読取り〈ス
テップ３２〉、この誤差電力ＩＥ（ｉ＞＋２が変数ＥＭ
ＩＮより小さいときにのみ、この誤差電力ＩＥ（ｉ）Ｍ
をＥＭＩＮにセットし、そのときのインデックスｉの値
を変数Ｉ！にセットする（ステップ３４．３５）。
中、まｆインデックスｉを「０１とし、変数ＩＦＭＩＮ
に全７１７をセットしくステップ３０〉、符号帳２０が
らベクトルＣ（ｉ）を読出す（ステップ３１）。この後
、評価回路１５より誤７電力ＩＥ（ｉ）Ｍを読取り〈ス
テップ３２〉、この誤差電力ＩＥ（ｉ＞＋２が変数ＥＭ
ＩＮより小さいときにのみ、この誤差電力ＩＥ（ｉ）Ｍ
をＥＭＩＮにセットし、そのときのインデックスｉの値
を変数Ｉ！にセットする（ステップ３４．３５）。
この後インデックスｉの値を「１１だ１ノインクリメン
トして、その値が「３１］以下であるかどうかを判別し
くステップ３６）、インデックスｉの値が小さければス
テップ３１に戻る。これによって軸探索用符馬部ＣＣｏ
の３１パターンのベクトルを評価し、最も誤差電力ＩＥ
（ｉ＞＋２が小さなベクトルにおけるインデックスｉの
航が変数■目にセットされる。
トして、その値が「３１］以下であるかどうかを判別し
くステップ３６）、インデックスｉの値が小さければス
テップ３１に戻る。これによって軸探索用符馬部ＣＣｏ
の３１パターンのベクトルを評価し、最も誤差電力ＩＥ
（ｉ＞＋２が小さなベクトルにおけるインデックスｉの
航が変数■目にセットされる。
インデックスｉが「３１１を越えると軸探索用符弓部Ｃ
Ｃａで最も誤差電力ＩＥ（ｉ）Ｍが小さなベクトルに対
応する軸周囲探索用符号部（ＣＣ＋〜ＣＣ３２のいずれ
か〉の最初及び最後人々のインデックス値をインブック
スミ、変数−夫々にセットしくステップ３７）、その軸
周囲探索用符号部からベクトルＣ（ｉ）を読出す（ステ
ップ３８）。更にインデックスｉの幀を［１１だけイン
クリメントして（ステップ３９〉、インデックスｉの埴
が変数、〕を越える（ステップ４０）まで、ステップ３
８を繰返す。
Ｃａで最も誤差電力ＩＥ（ｉ）Ｍが小さなベクトルに対
応する軸周囲探索用符号部（ＣＣ＋〜ＣＣ３２のいずれ
か〉の最初及び最後人々のインデックス値をインブック
スミ、変数−夫々にセットしくステップ３７）、その軸
周囲探索用符号部からベクトルＣ（ｉ）を読出す（ステ
ップ３８）。更にインデックスｉの幀を［１１だけイン
クリメントして（ステップ３９〉、インデックスｉの埴
が変数、〕を越える（ステップ４０）まで、ステップ３
８を繰返す。
これによって軸探索用ｒ：１号部ＣＣｏの３２パターン
のベクトルと単一の幀周囲探索用符号部の３１パターン
のベクトルとのｚ１６３パターンのベクトルについての
評価が評（ｌｌｉ＠路１５路行５われ、評価回路１５は
そのうち最も誤差電力 Ｅ（ｉ）１２が小さなベクトルのインデックス値を決定
する。 従来方式では１０２４パターンのベクトルにつ
いての再生及び誤差の算出を行なっていたのに比して、
上記実施例では６３パターンのベクトルについての再生
及び誤差の算出を行なえば良いので演ｐ吊が大幅に削減
され、それだけ高速にベクトルｍｆ化を行なうことがで
きる。
のベクトルと単一の幀周囲探索用符号部の３１パターン
のベクトルとのｚ１６３パターンのベクトルについての
評価が評（ｌｌｉ＠路１５路行５われ、評価回路１５は
そのうち最も誤差電力 Ｅ（ｉ）１２が小さなベクトルのインデックス値を決定
する。 従来方式では１０２４パターンのベクトルにつ
いての再生及び誤差の算出を行なっていたのに比して、
上記実施例では６３パターンのベクトルについての再生
及び誤差の算出を行なえば良いので演ｐ吊が大幅に削減
され、それだけ高速にベクトルｍｆ化を行なうことがで
きる。
〔発明の効果）
上述の如く、本発明のベクトルｆｆｉ ’Ｆ化化成式よ
れば、再生及び誤差を算出するベクトル数を削減でき、
演算量が削減されて高速の量子化を（ｊなうことができ
、実用上きわめて有用である。
れば、再生及び誤差を算出するベクトル数を削減でき、
演算量が削減されて高速の量子化を（ｊなうことができ
、実用上きわめて有用である。
第１図１よ本発明方式の一実施例のブロック図、第２図
は本発明方式の符８帳の８４戊を示づ図、第３図は軸周
囲探索符号部を説明するための図、第４図は探索制仰回
路の一実施例の動作７０−ヂャート、 第５図は本発明方式の探索を説明するための図、第６図
は従来方式の一例のブロック図、第７図は従来方式の符
号帳を説明するための図、第８図は従来り式の探索を説
明するための図である。 図において、 １１は乗算器、 １２は予測ノイルタ、 １４は減算器、 １５は評価回路、 ２０は符号帳、 ２１は探索＊＋ｍ回路、 ３０−４０はステップ を示す。
は本発明方式の符８帳の８４戊を示づ図、第３図は軸周
囲探索符号部を説明するための図、第４図は探索制仰回
路の一実施例の動作７０−ヂャート、 第５図は本発明方式の探索を説明するための図、第６図
は従来方式の一例のブロック図、第７図は従来方式の符
号帳を説明するための図、第８図は従来り式の探索を説
明するための図である。 図において、 １１は乗算器、 １２は予測ノイルタ、 １４は減算器、 １５は評価回路、 ２０は符号帳、 ２１は探索＊＋ｍ回路、 ３０−４０はステップ を示す。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 符号帳（２０）からインデックスで指示して順次読出し
たＮ次元のベクトルを再生してＮサンプルの音声信号と
の誤差を評価し、最も誤差電力の小さなベクトルのイン
デックス値を決定するベクトル量子化方式において、 該符号帳（２０）を互いに直交するＮパターンのベクト
ルの軸探索用符号部（ＣＣ＿０）と、Ｎ次元単位超球面
上で該Ｎパターンのベクトル夫々の周囲にあるベクトル
で構成したＮグループの軸周囲探索用符号部（ＣＣ＿１
〜ＣＣ＿３＿２）とに分割して構成し、 該軸探索用符号部（ＣＣ＿０）の全ベクトルに対する評
価を行なって最も誤差の小さなベクトルを求める軸探索
を行ない、 該軸探索で求められたベクトルの周囲にあるベクトルで
構成した単一の軸周囲探索用符号部の全ベクトルに対す
る評価を行なつて最も誤差の小さなベクトルを求める軸
周囲探索を行ない、 該軸探索と軸周囲探索とで最も誤差の小さなベクトルの
インデックス値を決定することを特徴とするベクトル量
子化方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1168643A JPH0333899A (ja) | 1989-06-30 | 1989-06-30 | ベクトル量子化方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1168643A JPH0333899A (ja) | 1989-06-30 | 1989-06-30 | ベクトル量子化方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0333899A true JPH0333899A (ja) | 1991-02-14 |
Family
ID=15871842
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1168643A Pending JPH0333899A (ja) | 1989-06-30 | 1989-06-30 | ベクトル量子化方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0333899A (ja) |
-
1989
- 1989-06-30 JP JP1168643A patent/JPH0333899A/ja active Pending
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