JPH0520930B2 - - Google Patents
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- JPH0520930B2 JPH0520930B2 JP61117663A JP11766386A JPH0520930B2 JP H0520930 B2 JPH0520930 B2 JP H0520930B2 JP 61117663 A JP61117663 A JP 61117663A JP 11766386 A JP11766386 A JP 11766386A JP H0520930 B2 JPH0520930 B2 JP H0520930B2
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- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 3
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M3/00—Conversion of analogue values to or from differential modulation
- H03M3/04—Differential modulation with several bits, e.g. differential pulse code modulation [DPCM]
- H03M3/042—Differential modulation with several bits, e.g. differential pulse code modulation [DPCM] with adaptable step size, e.g. adaptive differential pulse code modulation [ADPCM]
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H21/00—Adaptive networks
-
- 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
- H03M7/3002—Conversion to or from differential modulation
- H03M7/3044—Conversion to or from differential modulation with several bits only, i.e. the difference between successive samples being coded by more than one bit, e.g. differential pulse code modulation [DPCM]
- H03M7/3046—Conversion to or from differential modulation with several bits only, i.e. the difference between successive samples being coded by more than one bit, e.g. differential pulse code modulation [DPCM] adaptive, e.g. adaptive differential pulse code modulation [ADPCM]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、音声、音楽、音声帯域データおよび
トーン信号の差分PCM符号化における適応予測
に関する。
トーン信号の差分PCM符号化における適応予測
に関する。
過去何年にもわたつて音声の効率の良い符号化
に関し膨大な研究が続けられてきている。デイジ
タル電話網の発展に伴い、その最も重要な応用用
途は64000ビツト／秒のPCM信号（8kHzの速度で
繰り返されるタイムスロツト当り８ビツトの信
号）を公衆交換回線および専用回線の電話に対す
る他の符号化アルゴリズムで置き換えることであ
る。もちろん、理由は帯域圧縮を行なうことにあ
る。
に関し膨大な研究が続けられてきている。デイジ
タル電話網の発展に伴い、その最も重要な応用用
途は64000ビツト／秒のPCM信号（8kHzの速度で
繰り返されるタイムスロツト当り８ビツトの信
号）を公衆交換回線および専用回線の電話に対す
る他の符号化アルゴリズムで置き換えることであ
る。もちろん、理由は帯域圧縮を行なうことにあ
る。
音声、音楽および音声帯域データの混在する入
力に対しては、適応差分PCMが最も有望な方法
であるように思われる。適応差分PCM符号化の
１つの形態が、例えば米国特許第4437087号に示
されている。この特許は、１つの新しい標準を与
えるものと考えることができる。何故ならば、
32kb／ｓのこのADPCMコーダによる単一の符
号化は64kb／ｓのμ255PCMにほぼ等しいからで
ある。
力に対しては、適応差分PCMが最も有望な方法
であるように思われる。適応差分PCM符号化の
１つの形態が、例えば米国特許第4437087号に示
されている。この特許は、１つの新しい標準を与
えるものと考えることができる。何故ならば、
32kb／ｓのこのADPCMコーダによる単一の符
号化は64kb／ｓのμ255PCMにほぼ等しいからで
ある。
前述の特許で述べられている符号化装置中で使
用されている従来技術にしたがう適応予測器は、
通常の電話チヤネルで使用される信号、すなわ
ち、4kHzまでの信号を取り扱うのに特に有利で
ある。しかし、いわゆる広帯域信号、すなわち
4kHz以上の信号の処理は、適応予測器により厳
しい要求を課すことになる。事実、広帯域処理は
従来の電話伝送に比べてより広い音声帯域でより
少ない歪および雑音を与えることを意図してい
る。
用されている従来技術にしたがう適応予測器は、
通常の電話チヤネルで使用される信号、すなわ
ち、4kHzまでの信号を取り扱うのに特に有利で
ある。しかし、いわゆる広帯域信号、すなわち
4kHz以上の信号の処理は、適応予測器により厳
しい要求を課すことになる。事実、広帯域処理は
従来の電話伝送に比べてより広い音声帯域でより
少ない歪および雑音を与えることを意図してい
る。
従来技術の予測装置は、伝送誤りの存在する下
での特性に限界があり、伝送誤りがあると、デコ
ーダは相応するコーダに追尾しなくなる。このよ
うに、追尾ができなくなると、受信信号は劣化す
る。さらに、広帯域の応用用途は、典型例では、
予測器中にいわゆる高次フイルタを必要とする。
今までは、高次予測フイルタの追尾および安定性
に問題があつた。
での特性に限界があり、伝送誤りがあると、デコ
ーダは相応するコーダに追尾しなくなる。このよ
うに、追尾ができなくなると、受信信号は劣化す
る。さらに、広帯域の応用用途は、典型例では、
予測器中にいわゆる高次フイルタを必要とする。
今までは、高次予測フイルタの追尾および安定性
に問題があつた。
特性の限界と安定性の問題は、本発明の１つの
特徴に従い予測フイルタの係数が再構成されたサ
ンプル（Sq（ｋ））と差分誤差信号を量子化したも
の（eq（ｋ））の間の予め定められた関係にしたが
つて更新される高次予測フイルタを使用すること
により適応差分PCMコーダ・デコーダで使用さ
れる適応予測器により解決された。更に詳細に述
べると、フイルタ係数は再構成されたサンプル
（Sq（ｋ））の符号に再構成されたサンプル（Sq
（ｋ））の期待される大きさによつて正規化された
差分誤差信号（ｅ（ｋ））を量子化したもの（eq
（ｋ））を乗じたものに基づくアルゴリズムを使用
することにより更新される。
特徴に従い予測フイルタの係数が再構成されたサ
ンプル（Sq（ｋ））と差分誤差信号を量子化したも
の（eq（ｋ））の間の予め定められた関係にしたが
つて更新される高次予測フイルタを使用すること
により適応差分PCMコーダ・デコーダで使用さ
れる適応予測器により解決された。更に詳細に述
べると、フイルタ係数は再構成されたサンプル
（Sq（ｋ））の符号に再構成されたサンプル（Sq
（ｋ））の期待される大きさによつて正規化された
差分誤差信号（ｅ（ｋ））を量子化したもの（eq
（ｋ））を乗じたものに基づくアルゴリズムを使用
することにより更新される。
前述の機能あるいは操作がデイジタル的に実行
し得ることは、本発明の１つの特徴であり、従つ
て、本発明にしたがつて設計された適応予測器は
集積回路形態で、あるいはデイジタル信号プロセ
ツサを使用することによつて容易に実現すること
ができる。
し得ることは、本発明の１つの特徴であり、従つ
て、本発明にしたがつて設計された適応予測器は
集積回路形態で、あるいはデイジタル信号プロセ
ツサを使用することによつて容易に実現すること
ができる。
本発明は、付図を参照して図示の実施例の以下
の詳細な記述を読むことにより更に完全に理解さ
れよう。
の詳細な記述を読むことにより更に完全に理解さ
れよう。
第１図は、本発明に従う適応予測が有利に使用
し得るADPCM CODECシステムを示す。図にお
いて、コーダ１００は、この例では、線形PCM
サンプルＳ（ｋ）を受信し、該サンプルをｎビツ
トの差分PCM信号Ｉ（ｋ）に符号化し、伝送施設
１０２を介してADPCMデコーダ１０１に伝送す
る。説明の便宜上、４ビツトの差分PCM信号を
仮定している。この４ビツトの差分PCM信号Ｉ
（ｋ）は、ADPCM符号化アルゴリズムと共に音
声および広帯域信号、例えば音楽の両者に対し極
めて信頼性の高い伝送を提供する。
し得るADPCM CODECシステムを示す。図にお
いて、コーダ１００は、この例では、線形PCM
サンプルＳ（ｋ）を受信し、該サンプルをｎビツ
トの差分PCM信号Ｉ（ｋ）に符号化し、伝送施設
１０２を介してADPCMデコーダ１０１に伝送す
る。説明の便宜上、４ビツトの差分PCM信号を
仮定している。この４ビツトの差分PCM信号Ｉ
（ｋ）は、ADPCM符号化アルゴリズムと共に音
声および広帯域信号、例えば音楽の両者に対し極
めて信頼性の高い伝送を提供する。
マルチビツト（例えば15−16ビツト）の線形
PCMサンプルＳ（ｋ）は、代数的差回路１１の１
つの入力に加えられる。サンプルＳ（ｋ）はまた
パルス振幅変調（PAM）されたサンプルであつ
てもよい。線形PCMサンプルＳ（ｋ）は入力音声
または音楽信号の直接符号化によつて得られる。
PCMサンプルＳ（ｋ）は、代数的差回路１１の１
つの入力に加えられる。サンプルＳ（ｋ）はまた
パルス振幅変調（PAM）されたサンプルであつ
てもよい。線形PCMサンプルＳ（ｋ）は入力音声
または音楽信号の直接符号化によつて得られる。
適応予測器１２は、サンプルＳ（ｋ）の予測値、
すなわち推定値である予測された信号Se（ｋ）を
提供する。この予測された信号Se（ｋ）は、差回
路１１の第２の入力に加えられる。差回路１１は
加えられた入力の代数的な差、すなわち ｅ（ｋ）＝Ｓ（ｋ）−Se（ｋ） (1) である差分誤差信号ｅ（ｋ）を発生する。この誤
差信号ｅ（ｋ）は適応等化器１４に加えられる。
適応等化器１４は、この例では16レベルの量子化
装置であり、差分誤差信号ｅ（ｋ）の所望の量子
化を行なつてeq（ｋ）を発生するだけでなく、差
分誤差信号のPCM符号化を行なつて差分PCM出
力Ｉ（ｋ）も発生させる。この例では、出力Ｉ
（ｋ）は差分誤差信号ｅ（ｋ）の量子化され、
PCM符号化された形態を表わす４ビツト信号で
ある。このような量子化装置は、当業者にあつて
は周知である。これについては、例えば、エヌ・
エス・ジエイヤントの論文「１ワード・メモリに
よる適応量子化」（ベル・システム・テクニカ
ル・ジヤーナル、第52巻、第７号、1973年９月、
頁1119−1144）を参照されたい。
すなわち推定値である予測された信号Se（ｋ）を
提供する。この予測された信号Se（ｋ）は、差回
路１１の第２の入力に加えられる。差回路１１は
加えられた入力の代数的な差、すなわち ｅ（ｋ）＝Ｓ（ｋ）−Se（ｋ） (1) である差分誤差信号ｅ（ｋ）を発生する。この誤
差信号ｅ（ｋ）は適応等化器１４に加えられる。
適応等化器１４は、この例では16レベルの量子化
装置であり、差分誤差信号ｅ（ｋ）の所望の量子
化を行なつてeq（ｋ）を発生するだけでなく、差
分誤差信号のPCM符号化を行なつて差分PCM出
力Ｉ（ｋ）も発生させる。この例では、出力Ｉ
（ｋ）は差分誤差信号ｅ（ｋ）の量子化され、
PCM符号化された形態を表わす４ビツト信号で
ある。このような量子化装置は、当業者にあつて
は周知である。これについては、例えば、エヌ・
エス・ジエイヤントの論文「１ワード・メモリに
よる適応量子化」（ベル・システム・テクニカ
ル・ジヤーナル、第52巻、第７号、1973年９月、
頁1119−1144）を参照されたい。
差分誤差信号ｅ（ｋ）を量子化したもの、すな
わちeq（ｋ）は量子化装置１４から予測器１２に
加えられ、その中で適応制御装置（Ｂ）１５、適
応トランスバーサル・フイルタ（Ｂ）１６、適応
制御装置（Ａ）１７および加算器１８の１つの入
力に加えられる。予測器１２のSe（ｋ）出力はま
た加算器１８の第２の入力にも加えられる。加算
器１８は量子化された信号eq（ｋ）および予測信
号Se（ｋ）を加算して、その出力に再構成された
信号Sq（ｋ）を発生する。再構成された信号Sq
（ｋ）は入力サンプルＳ（ｋ）を精密に量子化した
ものに等しい。再構成された信号Sq（ｋ）は適応
制御装置（Ａ）１７および適応トランスバーサ
ル・フイルタ（Ａ）１９に加えられる。適応制御
装置（Ｂ）１５は適応トランスバーサル・フイル
タ（Ｂ）１６に対する係数更新ベクトル（ｋ）
（（ｋ）＝｛b1（ｋ），b2（ｋ），…，bo（ｋ）｝）
を発
生する。適応制御装置（Ａ）１７は本発明の１つ
の特徴に従い、高次適応トランスバーサル・フイ
ルタ（Ａ）１９に対する係数更新ベクトル
（ｋ）（（ｋ）＝｛a1（ｋ），a2（ｋ），…，an（ｋ
）｝）
を発生する。適応トランスバーサル・フイルタ
（Ｂ）１６からの出力Sb（ｋ）および適応トランス
バーサル・フイルタ（Ａ）１９からの出力Sa（ｋ）
は加算器２０に加えられ、該加算器は次に受信さ
れる線形PCMサンプルＳ（ｋ）と比較する予測さ
れた信号サンプルSe（ｋ）すなわち、 Se（ｋ）＝Sa（ｋ）＋Sb（ｋ） (2) を発生する。
わちeq（ｋ）は量子化装置１４から予測器１２に
加えられ、その中で適応制御装置（Ｂ）１５、適
応トランスバーサル・フイルタ（Ｂ）１６、適応
制御装置（Ａ）１７および加算器１８の１つの入
力に加えられる。予測器１２のSe（ｋ）出力はま
た加算器１８の第２の入力にも加えられる。加算
器１８は量子化された信号eq（ｋ）および予測信
号Se（ｋ）を加算して、その出力に再構成された
信号Sq（ｋ）を発生する。再構成された信号Sq
（ｋ）は入力サンプルＳ（ｋ）を精密に量子化した
ものに等しい。再構成された信号Sq（ｋ）は適応
制御装置（Ａ）１７および適応トランスバーサ
ル・フイルタ（Ａ）１９に加えられる。適応制御
装置（Ｂ）１５は適応トランスバーサル・フイル
タ（Ｂ）１６に対する係数更新ベクトル（ｋ）
（（ｋ）＝｛b1（ｋ），b2（ｋ），…，bo（ｋ）｝）
を発
生する。適応制御装置（Ａ）１７は本発明の１つ
の特徴に従い、高次適応トランスバーサル・フイ
ルタ（Ａ）１９に対する係数更新ベクトル
（ｋ）（（ｋ）＝｛a1（ｋ），a2（ｋ），…，an（ｋ
）｝）
を発生する。適応トランスバーサル・フイルタ
（Ｂ）１６からの出力Sb（ｋ）および適応トランス
バーサル・フイルタ（Ａ）１９からの出力Sa（ｋ）
は加算器２０に加えられ、該加算器は次に受信さ
れる線形PCMサンプルＳ（ｋ）と比較する予測さ
れた信号サンプルSe（ｋ）すなわち、 Se（ｋ）＝Sa（ｋ）＋Sb（ｋ） (2) を発生する。
量子化装置１４からの４ビツト差分PCM出力
信号Ｉ（ｋ）は典型的な時分割多重形態でデイジ
タル伝送施設１０２を介してデコーダ１０１に伝
送される。受信された信号はI′（ｋ）と名付けら
れている。ここで、ダツシユは伝送された信号Ｉ
（ｋ）に極めて近いが、伝送誤りのために伝送さ
れた信号Ｉ（ｋ）と多分全く同一ではないことを
表わしている。同様に、デコーダ１０１中で使用
される他の文字記号にはダツシユが付けられてい
るが、これはデコーダ１００の同じ名称を有する
記号または信号と極めて近いが多分全く同一では
ないことを表わしている。
信号Ｉ（ｋ）は典型的な時分割多重形態でデイジ
タル伝送施設１０２を介してデコーダ１０１に伝
送される。受信された信号はI′（ｋ）と名付けら
れている。ここで、ダツシユは伝送された信号Ｉ
（ｋ）に極めて近いが、伝送誤りのために伝送さ
れた信号Ｉ（ｋ）と多分全く同一ではないことを
表わしている。同様に、デコーダ１０１中で使用
される他の文字記号にはダツシユが付けられてい
るが、これはデコーダ１００の同じ名称を有する
記号または信号と極めて近いが多分全く同一では
ないことを表わしている。
デコーダ１０１において、受信された信号
I′（ｋ）は量子化スケール適応ユニツト２１に加
えられ、該ユニツトはその出力に量子化された信
号e′q（ｋ）を発生する。このような量子化スケー
ル適応ユニツトは当業者にあつては周知である。
これに関しては、例えば前出のエヌ・エス・ジエ
イヤントの論文を参照されたい。再び以然と同様
にe′q（ｋ）は差分誤差信号ｅ（ｋ）を量子化した
ものを表わし、ダツシユは伝送誤りによる可能な
変動を示している。量子化された差分誤差信号
e′q（ｋ）は適応予測器１１２に加えられ、その中
で更に応用制御装置（Ｂ）１１５、適応トランス
バーサル・フイルタ（Ｂ）１１６、適応制御装置
（Ａ）１１７および加算器１１８の１つの入力に
加えられる。予測器１１２からの出力は再構成さ
れた信号S′q（ｋ）であり、これはコーダ１００に
加えられた元のサンプルＳ（ｋ）を精密に量子化
したものである。再構成された信号S′q（ｋ）はま
た予測器１１２に加えられ、その中で更に適応制
御装置（Ａ）１１７および適応トランスバーサ
ル・フイルタ（Ａ）１１９に加えられる。適応制
御装置（Ｂ）１１５は適応トランスバーサル・フ
イルタ（Ｂ）１１６に対する係数更新ベクトル
ｂ′（ｋ）を発生し、適応制御装置（Ａ）１１７
は本発明の１つの特徴に従い適応トランスバーサ
ル・フイルタ（Ａ）１１９に対する係数更新ベク
トル′（ｋ）を発生する。フイルタ１１６はS′b
（ｋ）を発生し、フイルタ１１９はS′a（ｋ）を発
生し、これらは加算器１２０によつて組み合わさ
れて予測されたサンプルS′e（ｋ）が発生される。
予測されたサンプルS′e（ｋ）は加算器１１８の１
つの入力に加えられ、量子化された差分誤差信号
e′q（ｋ）は加算器１１８の第２の入力に加えられ
る。加算器１１８は再構成された信号S′q（ｋ）、
すなわち S′q（ｋ）＝e′q（ｋ）＋S′e（ｋ） (3) を発生する。
I′（ｋ）は量子化スケール適応ユニツト２１に加
えられ、該ユニツトはその出力に量子化された信
号e′q（ｋ）を発生する。このような量子化スケー
ル適応ユニツトは当業者にあつては周知である。
これに関しては、例えば前出のエヌ・エス・ジエ
イヤントの論文を参照されたい。再び以然と同様
にe′q（ｋ）は差分誤差信号ｅ（ｋ）を量子化した
ものを表わし、ダツシユは伝送誤りによる可能な
変動を示している。量子化された差分誤差信号
e′q（ｋ）は適応予測器１１２に加えられ、その中
で更に応用制御装置（Ｂ）１１５、適応トランス
バーサル・フイルタ（Ｂ）１１６、適応制御装置
（Ａ）１１７および加算器１１８の１つの入力に
加えられる。予測器１１２からの出力は再構成さ
れた信号S′q（ｋ）であり、これはコーダ１００に
加えられた元のサンプルＳ（ｋ）を精密に量子化
したものである。再構成された信号S′q（ｋ）はま
た予測器１１２に加えられ、その中で更に適応制
御装置（Ａ）１１７および適応トランスバーサ
ル・フイルタ（Ａ）１１９に加えられる。適応制
御装置（Ｂ）１１５は適応トランスバーサル・フ
イルタ（Ｂ）１１６に対する係数更新ベクトル
ｂ′（ｋ）を発生し、適応制御装置（Ａ）１１７
は本発明の１つの特徴に従い適応トランスバーサ
ル・フイルタ（Ａ）１１９に対する係数更新ベク
トル′（ｋ）を発生する。フイルタ１１６はS′b
（ｋ）を発生し、フイルタ１１９はS′a（ｋ）を発
生し、これらは加算器１２０によつて組み合わさ
れて予測されたサンプルS′e（ｋ）が発生される。
予測されたサンプルS′e（ｋ）は加算器１１８の１
つの入力に加えられ、量子化された差分誤差信号
e′q（ｋ）は加算器１１８の第２の入力に加えられ
る。加算器１１８は再構成された信号S′q（ｋ）、
すなわち S′q（ｋ）＝e′q（ｋ）＋S′e（ｋ） (3) を発生する。
再構成された信号S′q（ｋ）はデコーダ１０１の
出力に加えられ、そこで元の音声または音楽信号
の復元物を再構成するのに使用される。
出力に加えられ、そこで元の音声または音楽信号
の復元物を再構成するのに使用される。
第２図は、第１図のエンコーダ１００およびデ
コーダ１０１の両方で使用されている適応トラン
スバーサル・フイルタ（Ａ）１９，１１９の詳細
を示す図である。この例では、フイルタ１９，１
１９で使用されているフイルタ係数ai（ｋ）の数
は８であるものと仮定している。したがつて、フ
イルタ１９，１１９はいわゆる高次フイルタであ
り、再構成された信号Sq（ｋ）およびフイルタ
（Ａ）係数ai（ｋ）に応動して出力Sa（ｋ）を次式
にしたがつて発生する。
コーダ１０１の両方で使用されている適応トラン
スバーサル・フイルタ（Ａ）１９，１１９の詳細
を示す図である。この例では、フイルタ１９，１
１９で使用されているフイルタ係数ai（ｋ）の数
は８であるものと仮定している。したがつて、フ
イルタ１９，１１９はいわゆる高次フイルタであ
り、再構成された信号Sq（ｋ）およびフイルタ
（Ａ）係数ai（ｋ）に応動して出力Sa（ｋ）を次式
にしたがつて発生する。
Sa（ｋ）＝n
〓i=1
ai（ｋ）Sq（k-i） (4)
ただし、この例ではｍ＝８である。ここでフイ
ルタ１９，１１９は遅延ユニツト２０１−１〜２
０１−８の直列接続より成る遅延線を含んでい
る。遅延ユニツト２０１の各々は予め定められた
遅延期間（この例ではPCMサンプル期間に等し
い）を有している。遅延ユニツト２０１−１〜２
０１−８からの出力は制御可能な利得ユニツト２
０２−１〜２０２−８の入力にそれぞれ加えられ
る。制御可能な利得ユニツト２０２−１〜２０２
−８は各々適応制御装置（Ａ）１７，１１７から
の相応する振幅係数信号a1（ｋ）〜a8（ｋ）に応動
して更新された振幅信号を発生する。制御可能な
利得ユニツト２０２−１〜２０２−８からの振幅
信号出力は加算器２０３−１〜２０３−７を介し
て適当に加算され、式(4)にしたがつて所望の出力
Sa（ｋ）が発生される。
ルタ１９，１１９は遅延ユニツト２０１−１〜２
０１−８の直列接続より成る遅延線を含んでい
る。遅延ユニツト２０１の各々は予め定められた
遅延期間（この例ではPCMサンプル期間に等し
い）を有している。遅延ユニツト２０１−１〜２
０１−８からの出力は制御可能な利得ユニツト２
０２−１〜２０２−８の入力にそれぞれ加えられ
る。制御可能な利得ユニツト２０２−１〜２０２
−８は各々適応制御装置（Ａ）１７，１１７から
の相応する振幅係数信号a1（ｋ）〜a8（ｋ）に応動
して更新された振幅信号を発生する。制御可能な
利得ユニツト２０２−１〜２０２−８からの振幅
信号出力は加算器２０３−１〜２０３−７を介し
て適当に加算され、式(4)にしたがつて所望の出力
Sa（ｋ）が発生される。
第３図はまたエンコーダ１００およびデコーダ
１０１で使用されている適応トランスバーサル・
フイルタ（Ｂ）１６，１１６の詳細を示す。この
例では、フイルタ１６，１１６で使用されている
フイルタ係数bi（ｋ）の数は６であると仮定して
いる。従つて、フイルタ１６，１１６は量子化さ
れた差分誤差信号eq（ｋ）およびフイルタ（Ｂ）
係数bi（ｋ）に応動して次式にしたがつて出力Sb
（ｋ）を発生する。
１０１で使用されている適応トランスバーサル・
フイルタ（Ｂ）１６，１１６の詳細を示す。この
例では、フイルタ１６，１１６で使用されている
フイルタ係数bi（ｋ）の数は６であると仮定して
いる。従つて、フイルタ１６，１１６は量子化さ
れた差分誤差信号eq（ｋ）およびフイルタ（Ｂ）
係数bi（ｋ）に応動して次式にしたがつて出力Sb
（ｋ）を発生する。
Sb（ｋ）＝o
〓i=1
bi（ｋ）eq（k-i） (5)
ここで、この例ではｎ＝６である。この場合、
フイルタ１６，１１６は遅延ユニツト３０１−１
〜３０１−６の直列接続より成る遅延線を含んで
いる。遅延線３０１の各々は、予め定められた遅
延期間（この例ではPCMサンプル期間に等しい）
を有している。遅延ユニツト３０１−１〜３０１
−６からの出力はそれぞれ制御可能な利得ユニツ
ト３０２−１〜３０２−６の入力に加えられる。
制御可能な利得ユニツト３０２−１〜３０２−６
はそれぞれ適応制御装置（Ｂ）１５，１１５から
の相応する振幅係数信号b1（ｋ）〜b6（ｋ）に応動
して更新された振幅信号を発生する。利得ユニツ
ト３０２−１〜３０２−６からの更新された振幅
信号は加算器３０３−１〜３０３−５を介して適
当に加算され、式(5)に従つて所望の出力Sb（ｋ）
が発生される。
フイルタ１６，１１６は遅延ユニツト３０１−１
〜３０１−６の直列接続より成る遅延線を含んで
いる。遅延線３０１の各々は、予め定められた遅
延期間（この例ではPCMサンプル期間に等しい）
を有している。遅延ユニツト３０１−１〜３０１
−６からの出力はそれぞれ制御可能な利得ユニツ
ト３０２−１〜３０２−６の入力に加えられる。
制御可能な利得ユニツト３０２−１〜３０２−６
はそれぞれ適応制御装置（Ｂ）１５，１１５から
の相応する振幅係数信号b1（ｋ）〜b6（ｋ）に応動
して更新された振幅信号を発生する。利得ユニツ
ト３０２−１〜３０２−６からの更新された振幅
信号は加算器３０３−１〜３０３−５を介して適
当に加算され、式(5)に従つて所望の出力Sb（ｋ）
が発生される。
適応制御装置（Ｂ）１５，１１５は量子化され
た誤差信号eq（ｋ）に応動して周知の仕方でフイ
ルタ係数ベクトル（ｋ）を発生する。適応制御
装置（Ｂ）１５，１１５に使用し得るｉ＝１，
２，…，６を使用する１つの予測装置がCCITT
スタデイ・グループＸの“32kビツト／秒適応
差分パルス符号変調（ADPCM）”、テンポラリ・
ドキユメントNo.４−Ｅ，P21−25，1983年11月に
述べられている。
た誤差信号eq（ｋ）に応動して周知の仕方でフイ
ルタ係数ベクトル（ｋ）を発生する。適応制御
装置（Ｂ）１５，１１５に使用し得るｉ＝１，
２，…，６を使用する１つの予測装置がCCITT
スタデイ・グループＸの“32kビツト／秒適応
差分パルス符号変調（ADPCM）”、テンポラリ・
ドキユメントNo.４−Ｅ，P21−25，1983年11月に
述べられている。
第４図は、本発明の１つの特徴に従つてフイル
タ振幅係数ai（ｋ）を発生する適応制御装置（Ａ）
１７，１１７の詳細を示す図である。即ち、適応
制御装置（Ａ）１７，１１７は、再構成されたサ
ンプルSq（ｋ）の符号に再構成されたサンプルSq
（ｋ）の期待される振幅によつて正規化された量
子化された差分誤差信号eq（ｋ）を乗じたものに
基づくアルゴリズムを使用することにより高次フ
イルタ１９，１１９のフイルタ係数ベクトル
（ｋ）を更新する。すなわち、これを式で書くと
次のようになる。
タ振幅係数ai（ｋ）を発生する適応制御装置（Ａ）
１７，１１７の詳細を示す図である。即ち、適応
制御装置（Ａ）１７，１１７は、再構成されたサ
ンプルSq（ｋ）の符号に再構成されたサンプルSq
（ｋ）の期待される振幅によつて正規化された量
子化された差分誤差信号eq（ｋ）を乗じたものに
基づくアルゴリズムを使用することにより高次フ
イルタ１９，１１９のフイルタ係数ベクトル
（ｋ）を更新する。すなわち、これを式で書くと
次のようになる。
ai（ｋ）＝λiai（ｋ−１）＋gaSign（Sq（k-i））eq（
ｋ）／Ｅ｛｜Sq（ｋ）｜｝ (6) この式(6)のeq（ｋ）／Ｅ｛｜Sq（ｋ）｜｝なる量は
正規化された誤差信号と考えることができる。何
故ならば、実際の量子化された誤差信号のサンプ
ルeq（ｋ）が再構成された信号サンプルＥ｛｜Sq
（ｋ）｜｝の期待される大きさで割られているから
である。予測フイルタの信号の推定値が極めて良
い場合には、正規化された誤差信号は比較的小さ
い。これは式(6)の係数更新項が比較的小さいこと
を意味している。その結果、予測器の適応に対す
る伝送誤りの効果は減少する。
ｋ）／Ｅ｛｜Sq（ｋ）｜｝ (6) この式(6)のeq（ｋ）／Ｅ｛｜Sq（ｋ）｜｝なる量は
正規化された誤差信号と考えることができる。何
故ならば、実際の量子化された誤差信号のサンプ
ルeq（ｋ）が再構成された信号サンプルＥ｛｜Sq
（ｋ）｜｝の期待される大きさで割られているから
である。予測フイルタの信号の推定値が極めて良
い場合には、正規化された誤差信号は比較的小さ
い。これは式(6)の係数更新項が比較的小さいこと
を意味している。その結果、予測器の適応に対す
る伝送誤りの効果は減少する。
ある実施例（例えばデイジタル信号プロセス
DSPチツプを用いた実現例）では、式(6)の機能
が修正される。これはDSPチツプでは、割算は
容易には実行できないことによる。その代わり
に、式(6)の１／Ｅ｛｜Sq（ｋ）｜｝なる値は、逆数
の表を使用することにより近似される。この表の
指標はμ則255PCM関数を使用することにより見
出される。表はＥ｛｜Sq（ｋ）｜｝の推定値の量子
化された逆数値を含んでいる。更に、式(6)の更新
値が制限されているため伝送ビツト誤りの条件下
における特性が改善される。修正された予測フイ
ルタ係数適応手段は次式で表わされる。
DSPチツプを用いた実現例）では、式(6)の機能
が修正される。これはDSPチツプでは、割算は
容易には実行できないことによる。その代わり
に、式(6)の１／Ｅ｛｜Sq（ｋ）｜｝なる値は、逆数
の表を使用することにより近似される。この表の
指標はμ則255PCM関数を使用することにより見
出される。表はＥ｛｜Sq（ｋ）｜｝の推定値の量子
化された逆数値を含んでいる。更に、式(6)の更新
値が制限されているため伝送ビツト誤りの条件下
における特性が改善される。修正された予測フイ
ルタ係数適応手段は次式で表わされる。
ai（ｋ）＝λiai（ｋ−１）＋
gaSign（Sq（k-i）Ｆ（eq（ｋ）rq（ｋ）） (7)
但し、ｉ＝１，２，…，ｍであり、Ｆ（ ）は
eq（ｋ）rq（ｋ）の非線形関数である。関数Ｆ（ ）
は第６図に示されており、次式で与えられる。
eq（ｋ）rq（ｋ）の非線形関数である。関数Ｆ（ ）
は第６図に示されており、次式で与えられる。
eq（ｋ）ｒ（ｋ）， ｜eq（ｋ）rq（ｋ）｜
f1のとき Ｆ（ ）＝f1Sign（eq（ｋ）），2f1＞｜eq（ｋ）rq
（ｋ）｜＞f1のとき f2Sign（eq（ｋ）），｜eq（ｋ）rq（ｋ）｜2f
1の
とき (8) ここで、 rq（ｋ）＝１／｛μ（Sq（ｋ））｝＋C1 (9) であり、rq（ｋ）は第５図に模式的に示されてい
る。ｘ＝q（ｋ）とすると、関数μ（ｘ）は、こ
の例では、ｘを適当な範囲の正の線形表現とする
μ255PCM変換関数である。関数（ｙ）はｙ＝μ
（ｘ）なる線形変換関数である。系列q（ｋ）は
平均化フイルタによつて得られる再構成された信
号Sq（ｋ）の期待される大きさの推定値である。
すなわち、q （ｋ）＝αq（ｋ−１）＋（１−α）｜Sq（ｋ）｜
(10) 式(7)のλiはai（ｋ）と関連するいわゆる“漏洩”
因子であり、０＜λi＜１である。式(10)のパラメー
タαは平均化フイルタ係数であり、０＜α＜１で
ある。
f1のとき Ｆ（ ）＝f1Sign（eq（ｋ）），2f1＞｜eq（ｋ）rq
（ｋ）｜＞f1のとき f2Sign（eq（ｋ）），｜eq（ｋ）rq（ｋ）｜2f
1の
とき (8) ここで、 rq（ｋ）＝１／｛μ（Sq（ｋ））｝＋C1 (9) であり、rq（ｋ）は第５図に模式的に示されてい
る。ｘ＝q（ｋ）とすると、関数μ（ｘ）は、こ
の例では、ｘを適当な範囲の正の線形表現とする
μ255PCM変換関数である。関数（ｙ）はｙ＝μ
（ｘ）なる線形変換関数である。系列q（ｋ）は
平均化フイルタによつて得られる再構成された信
号Sq（ｋ）の期待される大きさの推定値である。
すなわち、q （ｋ）＝αq（ｋ−１）＋（１−α）｜Sq（ｋ）｜
(10) 式(7)のλiはai（ｋ）と関連するいわゆる“漏洩”
因子であり、０＜λi＜１である。式(10)のパラメー
タαは平均化フイルタ係数であり、０＜α＜１で
ある。
式(7)の更新項はeq（ｋ）rq（ｋ）の非線形関数で
あることがわかる。関数Ｆ（ ）の値域は伝送誤
りの条件下でより良い特性を提供するために制限
されている。全体として最も良い特性はf2＜f1と
することにより得られることがわかつた。この型
の制限を行なう１つの効果として比較的小さな正
規化された誤りに相応する信号に対するSN比が
他の信号に対するSN比より良いということが挙
げられる。この特性により、大きなクラスの信号
に対して良好な品質を提供することができる。一
般に、量子化雑音はスペクトルのピークを有さな
い広帯域信号より狭帯域信号および強いスペクト
ルのピークを有する信号の方が知覚されやすい。
これは、雑音マスク効果の結果である。したがつ
て、正規化された誤りは、他の信号と比べて強い
スペクトルのピークを有する信号に対しては比較
的小さく、予測フイルタの特性は、主観的評価基
準に適合している。このような制限効果の他の利
点は，伝送誤りによりeq（ｋ）の値が大幅に増加
した場合、この制限作用により適応更新項に対す
る効果が抑圧されることにある。従つて、この適
応技法は伝送誤りのある条件の下および通常の条
件の下において良好な特性を提供する。
あることがわかる。関数Ｆ（ ）の値域は伝送誤
りの条件下でより良い特性を提供するために制限
されている。全体として最も良い特性はf2＜f1と
することにより得られることがわかつた。この型
の制限を行なう１つの効果として比較的小さな正
規化された誤りに相応する信号に対するSN比が
他の信号に対するSN比より良いということが挙
げられる。この特性により、大きなクラスの信号
に対して良好な品質を提供することができる。一
般に、量子化雑音はスペクトルのピークを有さな
い広帯域信号より狭帯域信号および強いスペクト
ルのピークを有する信号の方が知覚されやすい。
これは、雑音マスク効果の結果である。したがつ
て、正規化された誤りは、他の信号と比べて強い
スペクトルのピークを有する信号に対しては比較
的小さく、予測フイルタの特性は、主観的評価基
準に適合している。このような制限効果の他の利
点は，伝送誤りによりeq（ｋ）の値が大幅に増加
した場合、この制限作用により適応更新項に対す
る効果が抑圧されることにある。従つて、この適
応技法は伝送誤りのある条件の下および通常の条
件の下において良好な特性を提供する。
第４図には、式(6)にしたがつてフイルタ係数ベ
クトル（ｋ）を発生する適応制御装置（Ａ）１
７，１１７の１実施例が示されている。この場
合、再構成された信号Sq（ｋ）は絶対値ユニツト
４０１及びバツフア４０２に加えられる。バツフ
ア４０２はｍ（この例では８）に等しい複数個の
ステージを含んでいる。Sq（ｋ）は絶対値ユニツ
ト４０１から集算器４０３の１つの入力に加えら
れ、そこで１−αが乗じられて（１−α）Sq（ｋ）
が形成され、これは加算器４０４に加えられる。
加算器４０４の出力はq（ｋ）であり、これは
割算器４０５に加えられると共に単位遅延回路４
０６を介して乗算器４０７に供給される。４０６
の単位遅延期間は１サンプリング期間であり、し
たがつて、遅延回路４０６はq（ｋ−１）を発
生する。乗算器４０７にはまた、定数αが加えら
れる。乗算器４０７はαq（ｋ−１）を発生し、
該信号は加算器４０４の第２の入力に加えられ
る。割算器４０５はμ255変換関数４０８と表を
引いてrq（ｋ）（これは乗算器４１０に加えられ
る）を与えることにより割算の機能を近似するＲ
（ ）関数４０９を含んでいる。乗算器４１０に
はまた量子化された誤差信号eq（ｋ）が供給され
ている。乗算器４１０の出力は次式で与えられ
る。
クトル（ｋ）を発生する適応制御装置（Ａ）１
７，１１７の１実施例が示されている。この場
合、再構成された信号Sq（ｋ）は絶対値ユニツト
４０１及びバツフア４０２に加えられる。バツフ
ア４０２はｍ（この例では８）に等しい複数個の
ステージを含んでいる。Sq（ｋ）は絶対値ユニツ
ト４０１から集算器４０３の１つの入力に加えら
れ、そこで１−αが乗じられて（１−α）Sq（ｋ）
が形成され、これは加算器４０４に加えられる。
加算器４０４の出力はq（ｋ）であり、これは
割算器４０５に加えられると共に単位遅延回路４
０６を介して乗算器４０７に供給される。４０６
の単位遅延期間は１サンプリング期間であり、し
たがつて、遅延回路４０６はq（ｋ−１）を発
生する。乗算器４０７にはまた、定数αが加えら
れる。乗算器４０７はαq（ｋ−１）を発生し、
該信号は加算器４０４の第２の入力に加えられ
る。割算器４０５はμ255変換関数４０８と表を
引いてrq（ｋ）（これは乗算器４１０に加えられ
る）を与えることにより割算の機能を近似するＲ
（ ）関数４０９を含んでいる。乗算器４１０に
はまた量子化された誤差信号eq（ｋ）が供給され
ている。乗算器４１０の出力は次式で与えられ
る。
ｇ（ｋ）＝eq（ｋ）rq（ｋ） (11)
信号ｇ（ｋ）は比線形関数Ｆ（ ）発生器４１１
に加えられ、該発生器は第６図にしがつて出力を
発生し、該出力は乗算器４１２に加えられる。バ
ツフア４０２からの出力はスイツチ４２０に加え
られる。スイツチ４２０の出力はSq（k-i）（ｉ＝
１，２，…，ｍ）であり、符号関数回路４１３に
加えられる。バツフア４０２のステージ数は、こ
の例ではｍ＝８である。符号関数回路４１３はSq
（k-i）の符号を発生し、乗算器４１２に加える。
このようにして、乗算器４１２は、Sign（Sq
（k-i））Ｆ（eq（ｋ）rq（ｋ））を発生し、該信号は
乗
算器４１４に加えられ、そこで定数gaが乗じられ
る。このようにしてgaSign（Sq（k-i））Ｆ（eq（ｋ）
rq（ｋ））は加算器４１５の第１の入力に加えられ
る。加算器４１５の出力はai（ｋ）（ｉ＝１，２，
…，ｍ、この例ではｍ＝８）である。加算器４１
５からの出力はスイツチ４１８およびa1（ｋ）〜
an（ｋ）（この例ではｍ＝８）と名付けられた信
号路を通してフイルタ係数を逐次供給する。この
例では、フイルタ係数ベクトル（ｋ）は単位遅
延回路４１６およびフイルタ１９（第２図）に加
えられる。単位遅延回路４１６の出力は（ｋ−
１）であり、これはスイツチ４１９に加えられ
る。スイツチ４１９はai（ｋ−１）を乗算器４１
７に加える。パラメータλiはまた乗算器４１７に
加えられてλiai（ｋ−１）が発生され、該信号は
加算器４１５の入力に加えられる。
に加えられ、該発生器は第６図にしがつて出力を
発生し、該出力は乗算器４１２に加えられる。バ
ツフア４０２からの出力はスイツチ４２０に加え
られる。スイツチ４２０の出力はSq（k-i）（ｉ＝
１，２，…，ｍ）であり、符号関数回路４１３に
加えられる。バツフア４０２のステージ数は、こ
の例ではｍ＝８である。符号関数回路４１３はSq
（k-i）の符号を発生し、乗算器４１２に加える。
このようにして、乗算器４１２は、Sign（Sq
（k-i））Ｆ（eq（ｋ）rq（ｋ））を発生し、該信号は
乗
算器４１４に加えられ、そこで定数gaが乗じられ
る。このようにしてgaSign（Sq（k-i））Ｆ（eq（ｋ）
rq（ｋ））は加算器４１５の第１の入力に加えられ
る。加算器４１５の出力はai（ｋ）（ｉ＝１，２，
…，ｍ、この例ではｍ＝８）である。加算器４１
５からの出力はスイツチ４１８およびa1（ｋ）〜
an（ｋ）（この例ではｍ＝８）と名付けられた信
号路を通してフイルタ係数を逐次供給する。この
例では、フイルタ係数ベクトル（ｋ）は単位遅
延回路４１６およびフイルタ１９（第２図）に加
えられる。単位遅延回路４１６の出力は（ｋ−
１）であり、これはスイツチ４１９に加えられ
る。スイツチ４１９はai（ｋ−１）を乗算器４１
７に加える。パラメータλiはまた乗算器４１７に
加えられてλiai（ｋ−１）が発生され、該信号は
加算器４１５の入力に加えられる。
本発明の範囲を制限するものではないが、１つ
の例では次のような値を使用している。
の例では次のような値を使用している。
f1＝0.0625
f2＝0.0264423
ga＝0.0063477
α＝0.8
c1＝４
第１図は、本発明を含むADPCM CODEC（コ
ーダ・デコーダ）の簡単なブロツク図、第２図
は、第１図の実施例中に使用されている適応フイ
ルタ（Ａ）の詳細を示す簡単なブロツク図、第３
図はまた第１図の実施例中で使用されている適応
フイルタ（Ｂ）の詳細を示す簡単なブロツク図、
第４図は、第１図の適応制御（Ａ）の詳細を示す
簡単なブロツク図、第５図は、第４図のＲ（ ）
関数の詳細を示す簡単なブロツク図、第６図は、
第４図のＦ（ ）関数をグラフ的に示す図である。 主要部分の符号の説明、第１のｎタツプ適応ト
ランスバーサル・フイルタ……１９，１１９、第
２のｍタツプ適応トランスバーサル・フイルタ…
…１６，１１６。
ーダ・デコーダ）の簡単なブロツク図、第２図
は、第１図の実施例中に使用されている適応フイ
ルタ（Ａ）の詳細を示す簡単なブロツク図、第３
図はまた第１図の実施例中で使用されている適応
フイルタ（Ｂ）の詳細を示す簡単なブロツク図、
第４図は、第１図の適応制御（Ａ）の詳細を示す
簡単なブロツク図、第５図は、第４図のＲ（ ）
関数の詳細を示す簡単なブロツク図、第６図は、
第４図のＦ（ ）関数をグラフ的に示す図である。 主要部分の符号の説明、第１のｎタツプ適応ト
ランスバーサル・フイルタ……１９，１１９、第
２のｍタツプ適応トランスバーサル・フイルタ…
…１６，１１６。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 供給されたサンプルと予測された信号サンプ
ルを代数的に組み合わせて差分誤差信号サンプル
を発生する手段と、該誤差信号サンプルの量子化
したものを発生する手段とを含む、適応差分
PCMシステムで使用する適応予測器において、
該予測器は、 該誤差信号サンプルの量子化したものが前記発
生する手段から入力される第１のｎタツプ適応ト
ランスバーサル・フイルタと、 該ｎタツプ適応トランスバーサル・フイルタの
タツプ係数を提供する第１の適応制御回路と、 第２のｍタツプ適応トランスバーサル・フイル
タと、 該第２のｍタツプ適応トランスバーサル・フイ
ルタのタツプ係数を提供する第２のフイルタ適応
制御回路と、 前記予測された信号サンプルを形成するために
前記第１および第２のトランスバーサル・フイル
タの出力を代数的に組み合わせる手段と、 再構成された信号サンプルを形成するために前
記差分誤差信号サンプルを量子化したものと前記
予測された信号サンプルとを代数的に組み合わせ
る手段とを含み、 前記差分誤差信号サンプルを量子化したものと
前記予測された信号サンプルとを組み合わせる手
段は前記再構成された信号サンプルを前記第２の
ｍタツプトランスバーサル・フイルタに入力し、 前記第１のフイルタ適応制御回路は前記差分誤
差信号サンプルの前記量子化したものに従つて前
記第１の適応トランスバーサル・フイルタ・タツ
プ係数を発生しており、 前記第２のフイルタ適応制御回路は前記再構成
された信号サンプルと前記差分誤差信号サンプル
とを量子化したものの予め定められた関係に従つ
て前記第２の適応トランスバーサル・フイルタ・
タツプ係数を発生することを特徴とする適応予測
器。 ２ 特許請求の範囲第１項記載の適応予測器にお
いて、 前記予め定められた関係は再構成された信号サ
ンプルの符号に基づいていることを特徴とする適
応予測器。 ３ 特許請求の範囲第１項記載の適応予測器にお
いて、 前記予め定められた関係は前記再構成された信
号サンプルの符号に前記再構成された信号サンプ
ルの期待される大きさを表わす値によつて正規化
された前記差分誤差信号サンプルを量子化したも
のを乗じたものに基づいていることを特徴とする
適応予測器。 ４ 特許請求の範囲第３項記載の適応予測器にお
いて、 ｍはｎより大であることを特徴とする適応予測
器。 ５ 特許請求の範囲第４項記載の適応予測器にお
いて、 ｍは８に等しいことを特徴とする適応予測器。 ６ 特許請求の範囲第４項記載の適応予測器にお
いて、 ｍは６に等しいことを特徴とする適応予測器。 ７ 特許請求の範囲第２項記載の適応予測器にお
いて、 前記第２のフイルタに対するタツプ係数ai（ｋ）
はｉ＝１，２，…，ｍに対し、λ1は所謂予め定め
られた漏洩係数、gaは予め定められた定数、Sq
（ｋ）は再構成された信号サンプル、eq（ｋ）は差
分誤差信号を量子化したもの、Ｅ｛｜Sq（ｋ）｜｝
はSq（ｋ）の期待される大きさとして、 ai（ｋ）＝λiai（ｋ−１）＋gaSign（Sq（ｋ−ｉ）
）eq（ｋ）／Ｅ｛｜Sq（ｋ）｜｝ なる式に従つて発生されることを特徴とする適応
予測器。 ８ 特許請求の範囲第３項記載の適応予測器にお
いて、 前記第２のフイルタに対するタツプ係数ai（ｋ）
はｉ＝１，２，…，ｍに対し、λiは所謂予め定め
られた漏洩係数、gaは予め定められた定数、Sq
（ｋ）は再構成された信号サンプル、Ｆ（eq（ｋ）
rq（ｋ））は予め定められた非線形関係として ai（ｋ）＝λiai（ｋ−１）＋ gaSign（Sq（ｋ−ｉ）Ｆ（eq（ｋ）rq（ｋ）） なる式に従つて発生されることを特徴とする適応
予測器。 ９ 特許請求の範囲第８項記載の適応予測器にお
いて、 予め定められた非線形関係Ｆ（eq（ｋ）rq（ｋ））
はf1を予め定められた制限係数、f2を予め定めら
れた制限係数、rq（ｋ）はc1を予め定められた定
数として rq（ｋ）＝１／｛μ（q（ｋ））｝＋c1 で与えられる線形変換関数、μはμ則255PCM変
換関数、q（ｋ）は予め定められた平均化フイ
ルタ関数として、 Ｆ（ ）＝eq（ｋ）rq（ｋ）， ｜eq（ｋ）rq（ｋ）
｜f1のとき Ｆ（ ）＝eq（ｋ）rq（ｋ）， ｜eq（ｋ）rq（ｋ）
｜f1のとき f1Sign（eq（ｋ）），2f1＞｜eq（ｋ）rq（ｋ）｜＞f1
のとき Ｆ（ ）＝eq（ｋ）rq（ｋ）， ｜eq（ｋ）rq（ｋ）
｜f1のとき f1Sign（eq（ｋ）），2f1＞｜eq（ｋ）rq（ｋ）｜＞f1
のとき f1Sign（eq（ｋ）），｜eq（ｋ）rq（ｋ）｜2f1のと
き で与えられることを特徴とする適応予測器。 １０ 特許請求の範囲第９項記載の適応予測器に
おいて、 前記予め定められた平均化フイルタ関数はαを
予め定められた係数として q（ｋ）＝αq（ｋ−１）＋（１−α）｜Sq
（ｋ）｜ なる式で与えられることを特徴とする適応予測
器。
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Family
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Family Applications (1)
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| JP61117663A Granted JPS61273017A (ja) | 1985-05-23 | 1986-05-23 | 適応予測器 |
Country Status (3)
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