JPH08307281A

JPH08307281A - 非線形量子化方法及び非線形逆量子化方法

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Publication number: JPH08307281A
Application number: JP7106697A
Authority: JP
Inventors: Hedoru Robaato; ヘドルロバート
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1995-04-28
Filing date: 1995-04-28
Publication date: 1996-11-22

Abstract

(57)【要約】【目的】従来の非線形量子化方法に比して、量子化エ
ラーを低減することができるが非線形量子化方法を提供
する。【構成】量子化値算出器３１には、非線形関数ブロ
ック３３から非線形関数ｆ()が供給され、また、入力端
子１１を介して、量子化されるデータと共に、量子化レ
ベル数を示す入力が供給される。量子化値算出器３１
は、各量子化レベルについて量子化値を算出し、得られ
る量子化値を量子化器３２に供給する。量子化器３２
は、量子化されるデータが供給され、量子化値算出器３
１から供給される等間隔の量子化値のセットの中で最も
近い量子化値の量子化レベルに、各データを量子化す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、非線形量子化方法及び
非線形逆量子化方法に関し、特に少ないビット数で情報
信号を表す信号圧縮と、該ビット数から情報信号を再生
する信号伸長とに関する。

【０００２】

【従来の技術】低ビットレートで記録及び／又は伝送す
るためにディジタル情報信号を圧縮する場合、情報信号
を離散的にサンプリングして得られる標本値（以下、サ
ンプルという。）は、短い語長（ワードレングス）を用
いて再量子化される。各サンプルを表す語長を短くする
ことにより、量子化誤差（以下、量子化エラーとい
う。）が増加するが、情報を表すのに必要なビット数が
低減される。通常、この再量子化は、情報信号が有する
レベルのレンジ（範囲）に亘って、量子化レベルに対応
する量子化値を均等に割り当てる線形で行われる。そし
て、情報信号の各サンプルをそれに最も近い量子化値に
量子化する。同様の技術は、情報信号を表す変換係数の
再量子化にも用いられる。

【０００３】一方、あるアプリケーション、例えば所謂
ＩＳＯ／ＭＰＥＧオーディオ符号化規格のレイヤＩＩＩ
では、量子化レベルに対応する量子化値の割当は不均等
である。量子化値を不均等に割り当てることにより、情
報信号のある値を他の値よりも高い精度で量子化するこ
とができる。例えば、高い精度で量子化された値が、低
い精度で量子化された値よりも多く発生する場合、ある
いは、高い精度で量子化された値のエラーが著しい場
合、非線形量子化は、線形量子化より優れた結果を生じ
る。低ビットレートでのオーディオ圧縮では、これらの
どちらの場合もありうる。

【０００４】オーディオ圧縮方式の多くは、量子化の前
に、オーディオ入力信号を周波数領域に直交変換する。
この場合、実際的な入力信号においては小振幅のスペク
トル係数が、大振幅のスペクトル係数よりも多く発生す
る。さらに、隣接するスペクトル係数からなるグループ
間で発生する同時マスキングの聴覚心理的現象のため、
量子化エラーに起因したノイズは、小振幅のスペクトル
係数のときよりも大振幅のスペクトル係数のときの方が
聞こえない。したがって、小振幅のスペクトル係数に量
子化レベルを集中させて非線形量子化することにより、
音質を大幅に向上させることができる。

【０００５】非線形量子化は、通常、非線形化されたデ
ータに対して線形量子化を適用することにより行われ
る。量子化されるデータは、通常、スペクトル係数のセ
ット等からなるデータブロックやデータセットであり、
同数の量子化レベル又は同じ語長を用いて量子化され
る。非線形量子化では、量子化されるデータは、非線形
関数を用いて前処理され、この前処理されたデータが等
間隔の量子化値を用いて量子化される。すなわち、Ｑ
[ｘ]がｘの線形量子化を表し、ｆ(ｘ)がｘの非線形関数
を表す場合、非線形量子化は、Ｑ[ｆ(ｘ)]で表すことが
できる。この方法は、ＩＳＯ／ＭＰＥＧオーディオ符号
化規格のレイヤＩＩＩにおいて特定されている。

【０００６】図１９に、従来の５つの量子化レベルを用
いる線形量子化方法Ｑ[ｘ]を示す。図１９は、量子化さ
れるデータのデータ値ｘと、得られる量子化レベルとの
関係を示す。５つの量子化レベルは、横軸上の丸で囲ん
だ整数で表す。各量子化レベルは、それぞれ量子化値を
有する。例えば、図１９において、量子化レベル２は量
子化値１．０を有し、量子化レベル−１は量子化値−
０．５を有する。量子化されるデータのデータ値ｘと量
子化値の量子化レベルは、図１９の横軸下にある−１．
０、−０．５、０、０．５、１．０で示される。

【０００７】図１９に示す線形量子化では、データ値ｘ
は、ｘに最も近い量子化値を有する量子化レベルに量子
化される。図１９において、破線は、隣接する量子化値
の間の決定値を示す。例えば、破線Ｄ₀₁は量子化値０と
量子化値０．５の間の決定値を示す。隣接する決定値間
のデータ値ｘは、全て同じ量子化レベルに量子化され、
したがって同じ量子化値に量子化される。

【０００８】量子化されるデータのデータ値は、−１．
０から１．０の範囲に限定されてもよい。また、データ
はこの範囲外のデータ値を有してもよいが、この場合、
最大の決定値Ｄ₁₂よりも大きいデータ値は、最高の量子
化レベルに量子化され、最小の決定値Ｄ_-1-2よりも小さ
いデータ値は、最低の量子化レベルに量子化される。図
１９に示す線形量子化では、データ値が最も近い量子化
値に量子化されるので、決定値は量子化値の中間に存在
することになる。

【０００９】上述したように、非線形量子化は、従来技
術に従い、まず非線形関数を用いてデータに前処理ある
いは変換を施し、次にこの前処理されたデータを線形量
子化することによって行うことができる。ｆ()が非線形
関数であり、ｘの線形量子化がＱ[ｘ]で表される場合、
ｘの非線形量子化はＱ[ｆ(ｘ)]で表すことができる。

【００１０】図２０は、従来の非線形量子化装置の構成
を示すブロック図である。図２０において、量子化され
るデータは、入力端子１０を介してプリプロセッサ２１
に供給され、また、このプリプロセッサ２１には、非線
形関数ブロック２３から非線形関数ｆ()が供給さてい
る。プリプロセッサ２１は、非線形関数ブロック２３か
らの非線形関数ｆ()に基づいて、各データに前処理を施
す。得られる前処理データは、プリプロセッサ２１から
線形量子化器２２に供給される。線形量子化器２２は、
入力端子１１からの量子化レベル数を示すデータに応じ
て設定される等間隔の量子化値を用いて、前処理データ
を、最も近い量子化値に量子化し、得られる非線形量子
化されたデータ（以下、非線形量子化データという。）
を出力端子１４から出力する。

【００１１】なお、線形量子化は、上述の非線形量子化
の特殊なケースである。非線形関数ｆ()がｆ(ｘ)＝ｘで
定義される場合、図２１に示すように、データは線形量
子化される。図２１において、データ値ａは線形関数ｆ
(ｘ)＝ｘで前処理され、縦軸上で得られるデータａ’は
Ｑ[]により線形量子化される。関数ｆ(ｘ)は傾き１．０
の直線であるため、Ｑ[ｆ(ｘ)]の結果はＱ[ｘ]と等しく
なる。図２１の例では、前処理データ値が、量子化レベ
ル１と量子化レベル２の間の決定値Ｄ₁₂よりも大きいの
で、データ値ａは量子化レベル２に量子化される。

【００１２】ｆ(ｘ)が非線形関数である場合、従来技術
に従い、量子化式Ｑ[ｆ(ｘ)]は非線形量子化となる。図
２２に、非線形量子化におけるこの方式の一例を示す。
図２１で説明した線形量子化の例と同様、データは関数
ｆ(ｘ)で前処理され、この前処理データが、図２２の縦
軸上に示す非線形化領域において線形量子化される。こ
の場合、関数ｆ(ｘ)は非線関数である。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】非線形関数ｆ(ｘ)を用
いた前処理は、各量子化レベルの入力領域（図２２の横
軸）における量子化値を変化させる効果がある。図２３
に、この効果を示す。図２３は、各量子化値ｑが、非線
形関数ｆ(ｘ)の逆関数ｇ(ｑ)を用いて変換領域（図２３
の縦軸）から入力領域（横軸）に逆変換されることを除
いては、図２２と同じ量子化方法を示している。したが
って、図２３は、変換領域における各量子化レベルの量
子化値の入力領域におけるレベルを示す。量子化値は、
変換領域では等間隔を有するが、入力領域では不均等な
間隔を有する。この例では、非線形関数ｆ(ｘ)の傾き
が、データ値が１．０と−１．０の近傍に対応するもの
と比較して、データ値が０近傍に対応するものの方が大
きく、非線形量子化は、小さいデータ値に対してより高
い精度で量子化を行う。

【００１４】図２４に、入力領域のみを用いて、図１９
と同じフォーマットで図２３の量子化値と、それに対応
する決定値とを示す。決定値は、図２３において量子化
値を算出するのと同様に、すなわち変換領域（図２３の
縦軸）の決定値を入力領域（図２３の横軸）に逆変換す
ることにより算出される。この場合、決定値が入力領域
における量子化値の中間に存在しない。このため、デー
タ値の中には、量子化される際の量子化エラーが最小で
ないものが出てくる。

【００１５】さらに、上述のＩＳＯ／ＭＰＥＧオーディ
オ符号化規格のレイヤＩＩＩに準拠した非線形量子化装
置では、次のような問題がある。まず、所定の非線形関
数ｆ()の量子化効果は、この非線形関数ｆ()により前処
理された後のデータ値を量子化するのに用いられる量子
化レベルの数に応じて変化する。しかし、上記規格に準
拠した非線形量子化装置では、固定非線形関数ｆ()が用
いられるが、量子化レベル数が変化する。量子化レベル
数が大きく変化する非線形量子化装置では、多くの高能
率圧縮システムと同様、固定非線形関数ｆ()を用いた前
処理により量子化レベルの全ての値に対して最適な結果
を得ることができない。

【００１６】また、非線形関数ｆ()において各データの
ｆ(ｘ)を計算するのには、かなりの時間及び／又は信号
処理能力が必要である。時間や処理能力を節約するに
は、データ値を、最適ではないが単純な非線形関数ｆ()
を用いて前処理しなければならないという問題がある。

【００１７】

【課題を解決するための手段】本発明に係る非線形量子
化方法は、少ないビット数を用いて、情報信号を表す量
子化されたデータを生成するために、情報信号を表すデ
ータを非線形量子化する非線形量子化方法であって、各
データを非線形量子化する際に、複数の量子化レベルか
ら選択された量子化レベルを用い、非線形関数に応じて
データを非線形量子化する非線形量子化方法において、
データ値を有する各データを受信する工程と、量子化レ
ベル数を示す語長情報を受信する工程と、語長情報と非
線形関数から、量子化レベル数の各量子化レベルについ
て量子化値を決定し、量子化レベル数の全量子化レベル
について決定した量子化値を不均等な間隔にする決定工
程と、各データのデータ値に最も近い量子化値を有する
量子化レベルを、対応する各量子化データとして選択す
る選択工程とを有すること特徴とする。

【００１８】本発明に係る量子化方法は、少ないビット
数を用いて、情報信号を表す量子化されたデータを生成
するために、情報信号を表すデータを量子化する量子化
方法であって、各データを量子化する際に、複数の量子
化レベルから選択された量子化レベルを用いて、データ
を量子化する量子化方法において、データ値を有する各
データを受信する工程と、量子化レベル数を示す語長情
報を受信する工程と、各量子化レベル数の各量子化レベ
ルについてのテーブルエントリを有する各量子化レベル
についての量子化テーブルの集合からなる量子化テーブ
ルセットを供給する工程と、量子化テーブルセットか
ら、語長情報により示される量子化レベル数についての
量子化テーブルを選択する工程と、選択された量子化テ
ーブルから、テーブルエントリが各データのデータ値に
対応している量子化レベルを、対応する各量子化データ
として選択する工程とを有することを特徴とする。

【００１９】本発明に係る非線形量子化方法は、少ない
ビット数を用いて、情報信号を表す量子化されたデータ
を生成するために、情報信号を表すデータを非線形量子
化する非線形量子化方法であって、各データを非線形量
子化する際に、複数の量子化レベルから選択された量子
化レベルを用い、非線形関数に応じてデータを非線形量
子化する非線形量子化方法において、各非線形量子化特
性を決定する非線形関数セットを供給する工程と、それ
ぞれデータ値を有するデータを受信する工程と、量子化
レベル数を示す語長情報を受信する工程と、語長情報に
応じて非線形関数セットから１つの非線形関数を選択す
る工程と、選択された非線形関数を各データに適用する
ことによりデータに前処理を行い、前処理データを生成
する工程とを有することを特徴とする。

【００２０】本発明に係る非線形逆量子化方法は、複数
の非線形関数から選択された１つの非線形関数に応じ
て、情報信号の元のデータを非線形量子化することによ
り得られ、元のデータと比較して少ないビットで情報信
号を表し、それぞれ多数の量子化レベルから選択された
量子化レベルを有する非線形量子化データを逆量子化し
て、逆量子化されたデータを生成する非線形逆量子化方
法において、複数の非線形関数のそれぞれに対応する非
線形逆関数のセットを供給する工程と、非線形量子化デ
ータを受信する工程と、量子化レベル数を示す語長情報
を受信する工程と、語長情報に応じて非線形量子化デー
タを線形逆量子化し、非線形データを生成する工程と、
非線形逆関数セットから１つの非線形逆関数を選択する
工程と、選択された非線形逆関数を各非線形データに適
用することにより非線形データに後処理を行い、逆量子
化データを生成する工程とを有することを特徴とする。

【００２１】

【作用】本発明に係る非線形量子化方法では、データ値
を有する各データを受信し、量子化レベル数を示す語長
情報を受信し、語長情報と非線形関数から、量子化レベ
ル数の各量子化レベルについて量子化値を決定し、量子
化レベル数の全量子化レベルについて決定した量子化値
を不均等な間隔にし、各データのデータ値に最も近い量
子化値を有する量子化レベルを、対応する各量子化デー
タとして選択することにより、各データを非線形量子化
する際に、複数の量子化レベルから選択された量子化レ
ベルを用い、非線形関数に応じてデータを非線形量子化
する。

【００２２】本発明に係る量子化方法では、データ値を
有する各データを受信し、量子化レベル数を示す語長情
報を受信し、各量子化レベル数の各量子化レベルについ
てのテーブルエントリを有する各量子化レベルについて
の量子化テーブルの集合からなる量子化テーブルセット
を供給し、量子化テーブルセットから、語長情報により
示される量子化レベル数についての量子化テーブルを選
択し、選択された量子化テーブルから、テーブルエント
リが各データのデータ値に対応している量子化レベル
を、対応する各量子化データとして選択することによ
り、各データを量子化する際に、複数の量子化レベルか
ら選択された量子化レベルを用いて、データを量子化す
る。

【００２３】本発明に係る非線形量子化方法では、各非
線形量子化特性を決定する非線形関数セットを供給し、
それぞれデータ値を有するデータを受信し、量子化レベ
ル数を示す語長情報を受信し、語長情報に応じて非線形
関数セットから１つの非線形関数を選択し、選択された
非線形関数を各データに適用することによりデータに前
処理を行い、前処理データを生成することにより、各デ
ータを非線形量子化する際に、複数の量子化レベルから
選択された量子化レベルを用い、非線形関数に応じてデ
ータを非線形量子化する。

【００２４】本発明に係る非線形逆量子化方法では、複
数の非線形関数のそれぞれに対応する非線形逆関数のセ
ットを供給し、非線形量子化データを受信し、量子化レ
ベル数を示す語長情報を受信し、語長情報に応じて非線
形量子化データを線形逆量子化し、非線形データを生成
し、非線形逆関数セットから１つの非線形逆関数を選択
し、選択された非線形逆関数を各非線形データに適用す
ることによって非線形データに後処理を行い、逆量子化
データを生成することにより、複数の非線形関数から選
択された１つの非線形関数に応じて、情報信号の元のデ
ータを非線形量子化することにより得られ、元のデータ
と比較して少ないビットで情報信号を表し、それぞれ多
数の量子化レベルから選択された量子化レベルを有する
非線形量子化データを逆量子化して、逆量子化されたデ
ータを生成する。

【００２５】

【実施例】以下、本発明に係る非線形量子化方法及び非
線形逆量子化方法の実施例について、図面を参照しなが
ら詳細に説明する。

【００２６】図１は、本発明に係る第１の非線形量子化
方法を実施する非線形量子化装置３０の構成を示すブロ
ック図である。この非線形量子化装置３０と、後述する
他の非線形量子化装置と、非線形逆量子化装置との構成
は、それぞれブロック図で示される。これらのブロック
図に示す、例えば量子化値算出器３１、量子化器３２、
非線形関数ブロック３３等の非線形量子化装置を構成す
る機能的要素は、適切な大規模集積回路を用いて、ある
いは小規模集積回路や個別部品を用いて実現することが
できる。また、マイクロコンピュータやディジタルシグ
ナルプロセッサをプログラムし、必要に応じて補助回路
を用いることにより、非線形量子化装置や非線形逆量子
化装置を構成する機能的要素を実現してもよい。

【００２７】非線形量子化装置３０において、量子化器
３２は、入力端子１０を介して量子化されるデータが供
給され、量子化値算出器３１から供給される等間隔の量
子化値のセットの中で最も近い量子化値の量子化レベル
に、各データを量子化する。量子化器３２は、得られる
量子化データを出力端子１４を介して出力する。入力端
子１０を介して供給されるデータは、通常、スペクトル
係数のセットのようなデータブロックあるいはデータセ
ットであり、同じ量子化レベル数あるいは同じ語長（ワ
ードレングス）を用いて量子化される。

【００２８】量子化値算出器３１には、非線形関数ブロ
ック３３から非線形関数ｆ()が供給され、また、入力端
子１１を介して、量子化されるデータと共に、量子化レ
ベル数を示す入力が供給される。量子化値算出器３１
は、各量子化レベルについて量子化値を算出し、得られ
る量子化値を量子化器３２に供給する。この算出された
量子化値の数は、入力が示す量子化レベル数と等しい。
なお、量子化レベル数を示す入力の代わりに、量子化さ
れるデータと共に、語長を示す入力を、入力端子１１を
介して量子化値算出器３１に供給するようにしてもよ
い。

【００２９】図２は、量子化値算出器３１による各量子
化レベルの量子化値の算出を、詳しく説明するためのフ
ローチャートである。図２に示す処理において、まず、
変換領域における線形量子化値ｘが、各量子化レベルｉ
について算出される。そして、入力領域における量子化
値ｑ[ｉ]がｑ[ｉ]＝ｇ(ｘ)として算出される。ここで、
ｇ()は、非線形関数ｆ()の逆関数、すなわちｇ(ｆ(ｘ))
＝ｘである。

【００３０】ステップＳ０おいて、処理を開始し、ステ
ップＳ１おいて、非線形関数ｆ()を示す入力が非線形関
数ブロック３３から供給される。ステップＳ２おいて、
非線形関数ｆ()の逆関数ｇ()が、この非線形関数ｆ()か
ら算出される。ステップＳ３おいて、量子化レベル数ｌ
ｅｖを示す入力が、入力端子１１を介して供給される。
ステップＳ４おいて、量子化レベルｉが、以下の式
（１）を用いて最低の量子化レベルに設定される。

【００３１】ｉ＝−（ｌｅｖ−１）／２（１）各量子化レベルｉ毎の入力領域における量子化値ｑ[ｉ]
は、ステップＳ５、Ｓ６、Ｓ７、Ｓ８からなるループに
より算出される。これは、ステップＳ７おいて、全ての
量子化レベルについての量子化値が算出されるまで行わ
れる。

【００３２】すなわち、ステップＳ５おいて、量子化レ
ベルｉについての変換領域における線形量子化値ｘが、
式（２）を用いて算出される。

【００３３】ｘ＝（２×ｉ）／（ｌｅｖ−１）（２）ステップＳ６おいて、入力領域における量子化値ｑ[ｉ]
が、式（３）を用いて、変換領域における量子化値と、
逆関数ｇ()とから算出される。

【００３４】ｑ[ｉ]＝ｇ(ｘ) （３）ステップＳ７おいて、値ｉが式（４）で求められる最高
の量子化レベルに対応するか否かを判定することによ
り、全ての量子化レベルについての量子化値が算出され
たか否かを判定する。

【００３５】ｉ＝（ｌｅｖ−１）／２（４）ステップＳ７おいて、値ｉが最高の量子化レベルに対応
しないと判定された場合、ステップＳ８に進み、値ｉは
１インクリメントされ、次にステップＳ５に進み、ルー
プを繰り返す。

【００３６】ステップＳ７おいて、値ｉが最高の量子化
レベルに対応すると判定された場合、全ての量子化レベ
ルについて量子化値が決定されたことを示し、ステップ
Ｓ９に進む。ステップＳ９おいて、量子化値算出器３１
により算出された量子化値が、量子化器３２に供給さ
れ、データの量子化に用いられる。次にステップＳ１０
に進み、メインルーチンに戻る。

【００３７】量子化器３２は、入力端子１１を介して供
給された量子化レベル数（あるいは語長入力に対応する
量子化レベル数）を示す入力が示す量子化レベルの中か
ら選択された量子化レベルを、出力端子１４から出力す
ることにより、各データを量子化する。また、量子化器
３２は、量子化レベル算出器３１から各量子化レベル毎
の量子化値が供給され、データを最も近い量子化値に量
子化するのに用いる。例えば、量子化器３２は、量子化
値算出器３１から供給された量子化値のいずれかが、量
子化される各データの値に最も近いかを判定し、その量
子化値に対応する量子化レベルを量子化データの１つと
して出力端子１４から出力する。出力端子１４から出力
される各量子化レベルは、入力端子１１から量子化値算
出器３１に供給された語長入力によって示されるビット
数を有する（あるいは、量子化レベル数を示す入力に対
応するビット数を有する）。量子化器３２は、例えば、
データの１つと各量子化値との差分を求めることによ
り、量子化値のいずれかが各データ値に最も近いかを判
定し、差分が最小である量子化値に対応する量子化レベ
ルを出力端子１４から出力することができる。

【００３８】量子化値算出器３１により得られる量子化
レベルに対する処理の結果である量子化値は、同一の非
線形関数ｆ()を用いた従来の非線形量子化装置での量子
化値（図２３に示す）と一致する。しかしながら、本発
明に係る第１の非線形量子化方法による非線形量子化
は、量子化器３２が入力領域で処理を行い、各データを
等間隔の量子化値のうちで最も近い量子化値に対応する
量子化レベルに量子化するので、図２３に示す量子化と
は異なる。これにより、図２３及び図２４で説明した従
来の非線形量子化装置の決定値とは異なり、隣接する量
子化値の中間にある決定値が得られる。その結果、本発
明に係る第１の非線形量子化方法では、量子化誤差（以
下、量子化エラーという。）が、従来の非線形量子化に
より発生する量子化エラー以下となる。

【００３９】図３において、非線形関数の一例を実線で
示し、比較のため線形関数を点線で示す。図４及び図５
は、本発明（実線）に係る非線形量子化方法により発生
する量子化エラーを、従来の非線形量子化（点線）によ
り発生する量子化エラーと比較して示す。ここで、いず
れの場合も、図３の実線で示す非線形量子化関数の例を
用いている。図４は、−１．０から＋１．０の範囲のデ
ータ値が３つの量子化レベルを用いて量子化されたとき
に発生する量子化エラーを示す。本発明に係る非線形量
子化方法によれば、−０．４及び＋０．４付近のデータ
値での量子化エラーが、非常に小さくなっていることが
わかる。図５は、同範囲でのデータ値が７つの量子化レ
ベルを用いて量子化されたときに発生する量子化エラー
を示す。いずれの場合も、本発明に係る非線形量子化方
法により発生する量子化エラーは、従来の非線形量子化
方法により発生する量子化エラー以下となる。

【００４０】量子化値算出器３１は、各量子化レベル毎
の量子化値を量子化器３２に供給する代わりに、量子化
レベル数の各量子化レベル毎の入力範囲（入力レンジ）
を算出して、量子化器３２に供給するようにしてもよ
い。これにより、量子化器３２の構成を簡素化すること
ができる。量子化値算出器３１は、上述のように算出さ
れた量子化値から、隣接する量子化値の中間に決定値を
設定する。隣接する量子化値の中間に決定値を設定する
ことにより、量子化エラーが最小となる。量子化値算出
器３１は、算出された隣接する量子化レベルの決定値か
ら、各量子化レベルの入力範囲を導くことができる。量
子化値算出器３１は、各量子化値の代わりに、この各量
子化レベルの入力範囲を量子化器３２に供給する。量子
化器３２は、単に、量子化値算出器３１から供給された
入力範囲のいずれに、量子化される各データのデータ値
が含まれるのかを決定して、各量子化レベルを出力端子
１４から出力することにより、データを量子化する。

【００４１】つぎに、本発明に係る第１の非線形量子化
方法をオーディオ信号の伝送システム又は記録システム
に適用した実施例について、図６乃至図８を参照して説
明する。なお、本発明に係る非線形量子化方法は、この
実施例に限定されるものではなく、非線形量子化装置の
他のアプリケーションにも適用することができ、これら
のアプリケーションにおいても上述の効果を得ることが
できる。例えば、動画像信号の正方形ブロック又は長方
形ブロック、あるいは動画像信号に対する動き補償によ
って発生する予測誤差の正方形ブロック又は長方形ブロ
ックを直交変換することにより得られる係数を非線形量
子化する場合等に、本発明に係る非線形量子化方法を適
用することができる。

【００４２】図６に、オーディオ信号の伝送／記録シス
テム１１０の構成を示す。このシステム１１０では、記
録媒体に要求する記録容量及び／又は伝送媒体に要求す
るビットレートを低減するために、オーディオ信号は、
記録又は伝送される前に圧縮される。オーディオ入力信
号は、オーディオ圧縮装置１１１において圧縮され、得
られる圧縮信号は伝送又は記録媒体１１３に供給され
る。伝送又は記録媒体１１３から再生された圧縮信号
は、オーディオ伸長装置１１２において伸長され、オー
ディオ信号が出力される。伝送／記録システム１１０
は、通常、人間の聴覚心理特性に応じて動作し、オーデ
ィオ信号の圧縮及び伸長により発生するエラーの可聴性
を最小限にする。

【００４３】図７は、人間の聴覚心理特性に応じて動作
するオーディオ圧縮装置１１１の構成を示すブロック図
である。時間−周波数分析器１２１には、オーディオ入
力信号が入力され、この時間−周波数分析器１２１は、
オーディオ入力信号を、時間領域と周波数領域とにおい
てスペクトル成分のセット（以下、スペクトル成分セッ
トという。）に分割する。例えば、時間−周波数分析器
１２１は、オーディオ入力信号を時間領域においてブロ
ックに分割し、各ブロックのオーディオ入力信号のサン
プルを時間領域から周波数領域に直交変換して、スペク
トル成分を生成する。また、時間−周波数分析器１２１
は、例えばマルチフィルタを用いて、オーディオ入力信
号を複数の周波数帯域に分割し、各周波数帯域の信号成
分を時間領域においてスペクトル成分セットに分割する
ようにしてもよい。時間−周波数分析器１２１は、スペ
クトル成分セットをビット割当器１２２及びスペクトル
量子化器１２３に供給する。

【００４４】図７に示すオーディオ圧縮装置１１１で
は、各スペクトル成分を量子化する前に、各スペクトル
成分セットにブロックフローティング処理を施すことに
より、所定のビット数を用いて表される各スペクトル成
分セットのスペクトル成分の精度を高める。ビット割当
器１２２は、各スペクトル成分セット毎のスケールファ
クタを決定し、スペクトル量子化器１２３は、スペクト
ル成分セットの各スペクトル成分をスケールファクタで
割る。そして、得られた仮数が量子化される。実際は、
後述するように、各スペクトル成分セットのスペクトル
成分は周波数により帯域分割され、ビット割当器１２２
は、各周波数帯域についてスケールファクタを決定し、
スペクトル量子化器１２３は、各スケールファクタを用
いて、各周波数帯域のスペクトル成分にブロックフロー
ティング処理を施す。

【００４５】ビット割当器１２２は、各スペクトル成分
セットのスペクトル係数の量子化のための語長及びスケ
ールファクタを決定し、この語長とスケールファクタを
スペクトル量子化器１２３に供給する。スペクトル量子
化器１２３は、このスケールファクタと語長を用いて、
例えばブロックフローティング処理及び非線形量子化に
より、各スペクトル成分セットのスペクトル成分を非線
形量子化し、非線形量子化されたスペクトル成分のセッ
ト（以下、非線形量子化スペクトル成分セットとい
う。）を生成する。そして、ビット割当器１２２は、ビ
ット割当パラメータをマルチプレクサ１２５に供給し、
スペクトル量子化器１２３は、非線形量子化スペクトル
成分セットをマルチプレクサ１２５に供給する。マルチ
プレクサ１２５は、ビット割当パラメータと、非線形量
子化スペクトル成分とを多重化して、圧縮信号を生成
し、この圧縮信号を伝送／記録媒体１１３に供給する。

【００４６】スペクトル量子化器１２３による非線形量
子化により発生した量子化ノイズが、聴取者にほとんど
聞こえないようにするために、ビット割当器１２２によ
るビット割当を、聴覚心理モデル１２４で模式的に表す
聴覚心理モデルに基づいて行う。このビット割当に用い
る聴覚心理モデルは、通常、検出閾値曲線、等ラウドネ
ス曲線、同時マスキング特性、テンポラルマスキング特
性等のデータからなる。

【００４７】本発明にかかる非線形量子化方法を実施す
るオーディオ圧縮装置１１１において、図７に示すスペ
クトル量子化器１２３は、図１及び図２で説明した本発
明に係る第１の非線形量子化方法を用いるようにしても
よい。また、スペクトル量子化器１２３における第１の
非線形量子化方法の代わりに、以下に説明する非線形量
子化方法の他の実施例を用いるようにしてもよい。スペ
クトル量子化器１２３について、図７を参照しながら説
明する。

【００４８】スペクトル量子化器１２３において、ブロ
ックフローティングプロセッサ１３２には、時間−周波
数分析器１２１からスペクトル成分セットが供給され、
ビット割当器１２２から各スペクトル成分セット毎のス
ケールファクタが供給される。ブロックフローティング
プロセッサ１３２は、各スケールファクタでスペクトル
成分セットのスペクトル成分を割ることにより、各スペ
クトル成分セットにブロックフローティング処理を施
す。これにより得られるブロックフローティング処理さ
れたスペクトル成分のセット（以下、ブロックフローテ
ィングスペクトル成分セットという。）は、入力端子１
０を介して非線形量子化器１３３に供給される。また、
非線形量子化器１３３には、ビット割当器１２２から入
力端子１１を介して、各スペクトル成分セット毎の語長
が供給され、この非線形量子化器１３３は、語長に応じ
て、各ブロックフローティングスペクトル成分セットを
非線形量子化する。非線形量子化器１３３は、得られる
量子化されたスペクトル成分のセット（以下、量子化ス
ペクトル成分セットという。）を、出力端子１４を介し
てマルチプレクサ１２５に供給する。

【００４９】上述の図１で説明した第１の非線形量子化
方法を実施する非線形量子化装置を非線形量子化器１３
３として用いたとき、量子化器３２は、ブロックフロー
ティングプロセッサ１３２から入力端子１０を介して供
給されるブロックフローティングスペクトル成分セット
の各ブロックフローティングスペクトル成分を量子化す
る。量子化器３２は、ブロックフローティングスペクト
ル成分を、量子化値算出器３１により算出された量子化
値数のうち最も近い量子化値に量子化する。量子化値算
出器３１は、非線形関数ブロック３３からの非線形関数
を用いて、入力端子１１を介して供給される各語長を示
す入力から量子化値数を算出する。量子化器３２は、得
られた量子化スペクトル成分セットを、出力端子１４を
介してマルチプレクサ１２５に供給する。

【００５０】オーディオ圧縮装置１１１では、時間−周
波数分析器１２１を、それに限定されるのではないが、
変換とサブバンドコーディングのハイブリッド構造とし
てもよい。例えば、図８に、ＰＣＭオーディオ信号を圧
縮して光磁気ディスクに記録する圧縮信号の生成に用い
られるオーディオ用適応変換符号化（ＡＴＲＡＣ）技術
を適用した時間−周波数分析器１２１の一例を示す。入
力端子１５１には、例えば周波数帯域が０〜２０ｋＨｚ
のＰＣＭオーディオ入力信号が供給される。このオーデ
ィオ入力信号は、帯域分割フィルタ１５３により、０Ｈ
ｚ〜１０ｋＨｚの帯域信号と１０〜２０ｋＨｚの高域信
号に分割される。さらに、０Ｈｚ〜１０ｋＨｚの帯域信
号は、帯域分割フィルタ１５５により０Ｈｚ〜５ｋＨｚ
の低域信号と５ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの中域信号に分割さ
れる。これらの帯域分割フィルタ１５３、１５５として
は、クワドラチャミラーフィルタ（ＱＭＦ）を用いるの
が好ましい。

【００５１】また、ＰＣＭオーディオ入力信号が０Ｈｚ
〜２２ｋＨｚの帯域を有するとき、高域信号は１１ｋＨ
ｚ〜２２ｋＨｚの帯域を有し、中域信号は５．５ｋＨｚ
〜１１ｋＨｚの帯域を有し、低域信号は０Ｈｚ〜５．５
ｋＨｚの帯域を有する。

【００５２】高域信号は、帯域分割フィルタ１５３から
高域直交変換回路１５７に供給され、中域信号は、帯域
分割フィルタ１５５から中域直交変換回路１５９に供給
され、低域信号は、帯域分割フィルタ１５５から低域直
交変換回路１６１に供給される。

【００５３】これらの直交変換回路１５７、１５９、１
６１は、モディファイド離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）
回路であることが好ましく、各帯域信号のフレームを直
交変換して、それぞれのスペクトル成分セットを集合的
に生成し、ビット割当器１２２及びスペクトル量子化器
１２３に供給する。すなわち、これらの直交変換回路１
５７、１５９、１６１により集合的に生成されたスペク
トル成分セットは、出力端子１６５を介してビット割当
器１２２及びスペクトル量子化器１２３に供給される。

【００５４】入力端子１５１に供給されたオーディオ入
力信号は、所定サンプル数のフレームに概念的に分割さ
れる。直交変換回路１５７、１５９、１６１は、オーデ
ィオ入力信号の各フレームから得られる３つの帯域信号
のフレームを直交変換し、スペクトル成分セットを集合
的に生成する。さらに融通性を高め、ノイズモジュレー
ション等の可聴性時間領域効果を排除するために、直交
変換回路１５７、１５９、１６１は、可変ブロック長を
有するブロックの帯域信号の各フレームを直交変換す
る。各帯域信号が直交変換されるブロック長は、フレー
ム長を２ⁿ で割ったものに等しい。ここで、ｎは０以上
の正の整数である。オーディオ入力信号の各フレームが
３つの周波数帯域において直交変換されるブロック長
は、ディジタル入力信号のダイナミックスペクトル特性
に基づいて、ブロック長決定ブロック１６３により決定
される。一般に、高域信号は、中低域信号より短いブロ
ック長を有するブロックに直交変換される。また、ブロ
ック長決定ブロック１６３は、レベルが比較的一定であ
るディジタル入力信号のフレームに比して、レベルが変
動するディジタル入力信号のフレームのブロック長を短
くする。

【００５５】オーディオ圧縮装置１１１の時間−周波数
分析器１２１の他の構成例として、ＭＰＥＧオーディオ
符号化規格のレイヤＩＩＩに準拠した時間−周波数変換
を用いると、オーディオ入力信号は、複数のフィルタに
より、同じバンド幅を有する３２個のサブバンドに分割
された後、ＭＤＣＴ変換される。

【００５６】上述のオーディオ圧縮装置１１１におい
て、スペクトル成分セットのスペクトル成分を、スペク
トル量子化器１２３で量子化する前に、周波数帯域分割
してもよい。この場合、ビット割当器１２２は、各周波
数帯域のスペクトル成分を量子化するためのスケールフ
ァクタと語長を割り当てる。ブロックフローティングプ
ロセッサ１３２は、各周波数帯域のスペクトル成分にブ
ロックフローティング処理を施し、非線形量子化器１３
３は、それぞれの周波数帯域の語長に応じて各周波数帯
域のスペクトル成分を非線形量子化する。非線形量子化
器１３３が、本発明に係る第１の非線形量子化方法を実
施する場合、量子化値算出器３１は、各周波数帯域毎の
語長で示される各量子化レベル数の量子化レベルについ
て量子化値を算出する。そして、量子化器３２は、各周
波数帯域のブロックフローティングスペクトル成分を、
量子化値算出器３１により求められた最も近い量子化値
に量子化する。

【００５７】伝送／記録システム１１０において、オー
ディオ伸長装置１１２は、このオーディオ伸長装置１１
２の非線形逆量子化器がオーディオ圧縮装置１１１の非
線形量子化器１３３による非線形関数の逆関数を用いて
動作する限り、伝送／記録媒体１１３から再生された圧
縮信号を正確に伸長することができる。伸長器について
は、圧縮信号の量子化スペクトル成分が、本発明に係る
非線形量子化を用いて量子化されたか、あるいは従来の
非線形量子化を用いて量子化されたかは無関係である。
これは、いずれの場合も量子化レベルの量子化値が等し
いためである。ところが、圧縮信号の量子化スペクトル
成分が本発明に係る非線形量子化方法で非線形量子化さ
れている場合、オーディオ伸長装置１１２が圧縮信号を
伸長する際に発生する量子化エラーは、従来の非線形量
子化方法を用いた場合と比較して、小さい。これは、本
発明に係る非線形量子化方法で用いる決定値が、同じ非
線形関数を用いる従来の非線形量子化での決定値と異な
っているためである。

【００５８】本発明に係る第１の非線形量子化方法を実
施する図１、図２で説明した非線形量子化装置は、固定
の非線形関数ｆ()を用い、語長あるいは量子化レベル数
が変化する毎に量子化値を新たに計算する。これには、
かなりの計算力を要する。しかも、固定の非線形関数ｆ
()の量子化効果は、量子化レベル数によって変化する。

【００５９】そこで、本発明に係る第２の非線形量子化
方法を実施する非線形量子化装置は、入力範囲ｘを指定
して量子化出力値Ｔ[ｘ]を出力するルックアップテーブ
ルを、それぞれの量子化レベルに対応して用いる。した
がって、量子化処理を行う際に、非線形関数ｆ()を用い
た前処理を行う必要がない。そして、量子化の非線形性
は、Ｔ[]で定義される入力範囲の分布により決定され
る。これらの入力範囲は、量子化処理の複雑さを変化さ
せずに任意に設定することもできる。量子化レベルの数
に応じて、独立したルックアップテーブルＴ[]を特定し
なければならないが、各ルックアップテーブルにおける
入力範囲と量子化値が、単一の非線形関数ｆ()に基づい
ている場合は、その入力範囲と量子化値は、本発明に係
る第２の非線形量子化方法を実施する非線形量子化装置
により発生する量子化エラーが、同じ非線形関数を用い
る従来の非線形量子化装置と比較して少なくなるよう
に、選択することができる。

【００６０】図９は、本発明に係る第２の非線形量子化
方法を実施する非線形量子化装置４０の構成を示すブロ
ック図である。この第２の非線形量子化方法では、量子
化されるデータを、複数のルックアップテーブルからな
るルックアップテーブルセットから選択されたルックア
ップテーブルを用いて非線形量子化し、非線形量子化さ
れたデータ（以下、非線形量子化データという。）を出
力する。

【００６１】図９に示す非線形量子化装置４０におい
て、テーブル量子化器４２は、入力端子１０を介して量
子化されるデータが供給され、テーブルセレクタ４１か
ら供給されるルックアップテーブルを用いて各データを
量子化して、非線形量子化データを生成し、得られる量
子化データを出力端子１４を介して出力する。入力端子
１０を介して供給されるデータは、通常、スペクトル成
分セットのようなデータブロックあるいはデータセット
であり、同じ量子化レベル数あるいは同じ語長を用いて
量子化される。

【００６２】テーブルセレクタ４１は、テーブル量子化
器４２で使用するルックアップテーブルセットを記憶し
ている。テーブルセレクタ４１には、入力端子１１を介
して、データの量子化に用いられる量子化レベル数を示
す入力が供給される。テーブルセレクタ４１は、この量
子化レベル数を示す入力に応じて、記憶しているルック
アップテーブルセットの中から１つのルックアップテー
ブルを選択し、選択したルックアップテーブルをテーブ
ル量子化器４２に供給する。なお、量子化レベル数を示
す入力の代わりに、データの量子化に用いる語長を示す
入力を、テーブルセレクタ４１に供給するようにしても
よい。

【００６３】通常、テーブルセレクタ４１に記憶されて
いるルックアップテーブルセットのルックアップテーブ
ルは、図９に示するように、非線形関数ブロック４３か
ら供給される非線形関数ｆ()から得られる。所定の非線
形関数に対応してテーブルセレクタ４１に記憶されたル
ックアップテーブルセットは、量子化レベル数（又は語
長）の各値についてのルックアップテーブルから構成さ
れる。各ルックアップテーブルは、入力端子１１を介し
て供給される量子化レベルデータが示す量子化レベル数
における各量子化レベルについてのテーブルエントリか
ら構成される。各テーブルエントリは、量子化レベルに
ついての入力範囲と量子化出力値からなる。

【００６４】各ルックアップテーブルにおける全てのテ
ーブルエントリについての入力範囲のセットには、量子
化されるデータのデータ値の範囲が含まれていなければ
ならない。これにより、データ値の範囲にあるどのデー
タ値についてもテーブルエントリが存在するようにな
る。しかも、データ値の範囲のどのデータ値にもテーブ
ルエントリが１より多くは存在しないように、各ルック
アップテーブルにおけるテーブルエントリの入力範囲に
重複があってはならない。すなわち、各ルックアップテ
ーブルにおいて、データ値の範囲における各データ値に
対応する入力範囲を有するテーブルエントリは１つしか
存在しない。

【００６５】図１０に、５つの量子化レベルについての
ルックアップテーブルの例を示す。テーブルを簡素化す
るのために、入力データ範囲を、最下位ビットで表され
る精度を有する２進数の代わりに、０．０１の精度を有
する１０進数で表すこととする。実際は、入力範囲は、
量子化される各データのビット数以上のビット数を有す
る２進数で表される。入力範囲がデータ値の全範囲を重
複なく覆うようにするには、各データ範囲の最大が、そ
の次に高い入力範囲の最小と最下位ビット分異なるよう
にすればよい。

【００６６】図９に戻り、テーブルセレクタ４１は、入
力端子１４を介して供給されるデータの量子化に用いる
量子化レベル数を示す入力に応じて、記憶しているルッ
クアップテーブルセットから適切なルックアップテーブ
ルを選択し、選択したルックアップテーブルをテーブル
量子化器４２に供給する。そして、テーブル量子化器４
２は、量子化される各データについて、そのデータ値が
存在する選択されたルックアップテーブルにおける１つ
の入力範囲を決定し、そのルックアップテーブルからの
対応する量子化出力値を、非線形量子化データの１つと
して出力する。

【００６７】図９に示す非線形量子化装置４０は、いか
なる非線形関数ｆ()を用いても量子化を行うことができ
るので、融通性が高い。また、この非線形量子化装置４
０は、非線形関数ｆ()が複雑になっても、それ自体の構
成が複雑になることはない。

【００６８】テーブルセレクタ４１に記憶されるルック
アップテーブルを生成する際に、入力範囲の制限は、例
えば非線形関数ｆ()からの変換による、あるいは直接算
出することによる等、所望の方法にて決定することがで
きる。

【００６９】入力範囲が直接算出される場合、非線形量
子化装置４０が発生する量子化エラーは、同じ非線形関
数を用いる本発明に係る第１の非線形量子化方法で発生
した量子化エラーと同様、少ない量子化エラーとなる。
この量子化エラーは、同じ非線形関数を用いる図２０に
示す従来の非線形量子化装置が発生する量子化エラーと
比較して少ない。図２４に示すように、図２０に示す従
来の非線形量子化装置の量子化レベル間に設けられた決
定値は、量子化値の中点に位置しない。その結果、最も
近い量子化値に量子化されないデータ値が存在する。こ
れは、従来の非線形量子化装置の問題点であった。これ
に対し、本発明に係る第２の非線形量子化方法を実施す
る非線形量子化装置４０では、決定値が正確に量子化値
の中点に存在するようにルックアップテーブルを選択す
ることができる。ここで、図４、図５に、それぞれ、３
つの量子化レベルを用いた量子化、７つの量子化レベル
を用いた量子化について、本発明に係る第２の非線形量
子化方法により発生する量子化エラーを実線で示してい
る。また、同図に、比較として、従来の非線形量子化に
よる量子化エラーを点線で示している。

【００７０】上述のように、本発明に係る第２の非線形
量子化方法を実施する非線形量子化装置４０を、本発明
に係る第１の非線形量子化方法を実施する非線形量子化
装置３０の代わりに、図６乃至図８に示す伝送／記録シ
ステム１１０のオーディオ圧縮装置１１１における非線
形量子化器１３３として用いてもよい。なお、本発明に
係る第２の非線形量子化方法は、この実施例に限定され
るものではなく、他の非線形量子化のアプリケーション
にも適用することができ、これらのアプリケーションに
おいても上述の効果を得ることができる。

【００７１】本発明に係る第２の非線形量子化方法を実
施する非線形量子化装置が非線形量子化器１３３として
用いられる場合、テーブルセレクタ４１には、ビット割
当器１２２から入力端子１１を介して各スペクトル成分
セット毎の語長が供給され、テーブル量子化器４２に
は、ブロックフローティングプロセッサ１３２から入力
端子１０を介してブロックフローティングスペクトル成
分セットが供給される。テーブル量子化器４２は、テー
ブルセレクタ４１によりビット割当器１２２からのスペ
クトル成分セット毎の語長に応じて選択されたルックア
ップテーブルを用いて、各ブロックフローティングスペ
クトル成分セットのブロックフローティングスペクトル
成分を量子化する。テーブル量子化器４２は、得られた
量子化スペクトル成分セットを、出力端子１４を介して
マルチプレクサ１２５に供給する。

【００７２】量子化の前にスペクトル成分セットが周波
数帯域分割されている場合、ビット割当器１２２は、各
周波数帯域のスペクトル成分の量子化に用いるスケール
ファクタと語長を割り当て、ブロックフローティングプ
ロセッサ１３２は、各周波数帯域のスペクトル成分にブ
ロックフローティング処理を施す。この場合、テーブル
セレクタ４１は、各周波数帯域毎にルックアップテーブ
ルを選択してテーブル量子化器４２に供給し、テーブル
量子化器４２は、テーブルセレクタ４１からの周波数帯
域毎のルックアップテーブルを用いて、各周波数帯域の
ブロックフローティングスペクトル成分を量子化する。
なお、テーブルセレクタ４１は、スペクトル成分セット
が量子化される際の異なる各語長に応じたルックアップ
テーブルを選択し、どのルックアップテーブルが各周波
数帯域の量子化に用いられるかを示す相互関係データと
共に、これらのルックアップテーブルをテーブル量子化
器４２に供給するようにしてもよい。テーブル量子化器
４２は、相互関係データにより示されるルックアップテ
ーブルを用いて、各周波数帯域のスペクトル成分を量子
化する。

【００７３】上述の実施例では、各量子化値の入力範囲
の代わりに、各量子化レベルの量子化値をテーブルセレ
クタ４１のテーブルに記憶するようにすることもでき
る。この場合、テーブル量子化器４２は、各データを最
も近い量子化値に量子化する。

【００７４】つぎに、本発明に係る第３の非線形量子化
方法を実施する非線形量子化装置５０について、図１
１、１２、１３を参照して説明する。この非線形量子化
装置５０は、図２０に示す非線形量子化装置に基づいて
おり、量子化されるデータに非線形関数に従って前処理
を施し、その後、線形量子化を行う。この非線形量子化
装置５０においては、データの前処理に用いる非線形関
数の代わりに、非線形関数の選択された折線近似値（区
分的線形近似）を用いることにより、図２０に示す非線
形量子化装置で発生する量子化エラーと比較して、量子
化エラーが少ない。この選択された折線近似値は、デー
タの前処理後の量子化における量子化レベル数（あるい
は語長）に対応する。選択された折線近似値を用いた前
処理により得られる前処理データは、等間隔の量子化値
を有する量子化レベル数に対応して線形量子化され、非
線形量子化データが生成される。本発明に係る第３の非
線形量子化方法では、同じ原型の非線形関数を用いる従
来の非線形量子化と比較して、量子化エラーが少ない。

【００７５】異なる量子化レベル数（あるいは異なる語
長）を用いて量子化を行うには、原型の非線形関数の折
線近似値のセットを設ける。非線形関数の各折線近似値
は、各量子化レベル数（あるいは各語長）に対応する原
型の非線形関数のそれぞれ異なる折線近似値である。非
線形関数の各折線近似値は、各量子化値での原型の非線
形関数に等しく、隣接する量子化値の間で線形となる。
図１１、１２に、それぞれ原型の非線形関数を点線で示
し、対応する５つの量子化レベル、７つの量子化レベル
の折線近似値を実線で示す。

【００７６】図１３は、本発明に係る第３の非線形量子
化方法を実施する非線形量子化装置５０の構成を示すブ
ロック図である。この非線形量子化装置５０において、
量子化されるデータは入力端子１０を介してプリプロセ
ッサ２１に供給される。この量子化されるデータは、通
常、スペクトル係数セット等のデータブロックあるいは
データセットであり、同じ量子化レベル数又は同じ語長
を用いて量子化される。プリプロセッサ２１は、折線近
似値算出器５１からの非線形関数の折線近似値に従って
各データに前処理を施し、得られる前処理データを線形
量子化器２２に供給する。線形量子化器２２は、入力端
子１１を介して供給される量子化レベル数を示す入力に
従って設定された等間隔の量子化値を用いる。線形量子
化器２２は、等間隔の量子化値のうち最も近い量子化値
に対応する量子化レベルに前処理データを量子化し、得
られる非線形量子化データを出力端子１４を介して出力
する。

【００７７】折線近似値算出器５１には、非線形関数ブ
ロック５３から原型の非線形関数が供給されると共に、
入力端子１１を介してデータの量子化に用いられる量子
化レベル数を示す入力が供給される。折線近似値算出器
５１は、量子化レベル数を示す入力と原型の非線形関数
に応じて、量子化レベル数（又は語長）に対応する非線
形関数の折線近似値を生成して、プリプロセッサ２１に
供給する。量子化レベル数を示す入力の代わりに、折線
近似値算出器５１と線形量子化器２２に、データ量子化
における語長を示す入力を交互に供給するようにしても
よい。

【００７８】同じ原型の非線形関数を用いる従来の非線
形量子化と比較して、本発明に係る第３の非線形量子化
方法が量子化エラーが少ないことは、量子化値と入力領
域における隣接する量子化値間の決定値とを比較すれば
わかる。図２２の非線形関数が原型の非線形関数として
用いられる場合、量子化値は、図２３及び図２４に示す
量子化値と同じである。すなわち、図２４に点線で示す
決定値は、隣接する量子化値の中点に位置しない。しか
し、本発明に係る第３の非線形量子化方法で用いられる
非線形関数の折線近似値は、隣接する量子化値の間で線
形であり、図１４に示すように、決定値は隣接する量子
化値の中点に存在する。これにより、量子化データ点の
非線形性を変化させることなく、量子化エラーを減少さ
せることができる。

【００７９】本発明に係る第３の非線形量子化方法によ
り生成された量子化データは、原型の非線形関数の逆関
数に基づく従来の非線形逆量子化装置を用いて逆量子化
することができる。このような逆量子化により、量子化
エラーを減少させることができる。例えば、図３に実線
で示す非線形関数が原型の非線形関数として用いられた
場合、本発明に係る第３の非線形量子化方法による量子
化で得られた量子化データが、原型の非線形関数の逆関
数を用いた従来の逆量子化装置により逆量子化される
と、量子化エラーは、それぞれ３つの量子化レベル、７
つの量子化レベルに対して図４、図５に実線で示すよう
になる。比較のため、図４及び図５に、従来の非線形量
子化を用いたデータの量子化により得られる量子化エラ
ーを点線で示す。いずれの場合も、本発明に係る非線形
量子化方法による量子化エラーは、従来の非線形量子化
による量子化エラー以下である。

【００８０】上述のように、本発明に係る第１の非線形
量子化方法を実施する非線形量子化装置３０の代わり
に、本発明に係る第３の非線形量子化方法を実施する非
線形量子化装置を、図６乃至図８に示す伝送／記録シス
テムのオーディオ圧縮装置１１１における非線形量子化
器１３３として用いてもよい。なお、本発明に係る第３
の非線形量子化方法は、このアプリケーシュンに限定さ
れるものではなく、他の非線形量子化に適用しても上述
の効果を得ることができる。

【００８１】本発明に係る第３の非線形量子化方法を実
施する非線形量子化装置が、非線形量子化器１３３とし
て用いられる場合、折線近似値算出器５１と線形量子化
器２２には、ビット割当器１２２から入力端子１１を介
して各スペクトル成分セットの語長が供給され、プリプ
ロセッサ２１には、ブロックフローティングプロセッサ
１３２から入力端子１０を介してブロックフローティン
グスペクトル成分セットが供給される。プリプロセッサ
２１は、ビット割当器１２２からの各スペクトル成分セ
ットの語長に応じて、折線近似値算出器５１により出力
される非線形関数の折線近似値を用いて、各ブロックフ
ローティングスペクトル成分セットのブロックフローテ
ィングスペクトル成分に前処理を施す。線形量子化器２
２は、得られる前処理スペクトル成分を線形量子化し、
非線形量子化スペクトル成分セットを生成する。線形量
子化器２２は、この非線形量子化スペクトル成分セット
を、出力端子１４を介してマルチプレクサ１２５に供給
する。

【００８２】上述のように、スペクトル成分セットが量
子化の前に周波数帯域分割される場合、ビット割当器１
２２は、各周波数帯域のスペクトル成分の量子化のため
のスケールファクタと語長を割り当てる。ブロックフロ
ーティングプロセッサ１３２は、各周波数帯域のスペク
トル成分にブロックフローティング処理を施す。この場
合、折線近似値算出器５１は、各周波数帯域についての
非線形関数の折線近似値を生成して、プリプロセッサ２
１に供給する。プリプロセッサ２１は、折線近似値算出
器５１からの折線近似値を用いて、各周波数帯域のブロ
ックフローティングスペクトル成分に前処理を施す。

【００８３】上述の非線形量子化装置と従来の非線形量
子化装置は、量子化レベル数（又は語長）にかかわら
ず、同じ非線形関数ｆ()を用いる。これにより、量子化
装置の性能が制限される。これは、所定関数の量子化効
果が、データの量子化に用いる量子化レベル数（又は語
長）に応じて変化するためである。ここで、本発明に係
る第４の非線形量子化方法を実施する非線形量子化装置
において、非線形関数ｆ()は、データ量子化のために割
り当てられた量子化レベル数（又は語長）に従って、複
数の非線形関数からなる非線形関数セットの中から選択
される。非線形関数セットは、データの量子化のために
割り当てられた量子化レベル数に従って異なる各原型の
非線形関数の折線近似値セットにより構成される。

【００８４】図１５に、本発明に係る第４の非線形量子
化方法で用いられる非線形関数セットの例を示す。この
非線形関数セットは、７種類の関数からなるため、量子
化レベル数が７つの許容値を有する量子化方法に適して
いる。また、この非線形関数セットは、量子化レベル数
の値のうち２つ以上が同じ非線形関数を用いる場合、量
子化レベル数が８つ以上の許容値を有する非線形量子化
方法に用いることができる。

【００８５】図１５に示す非線形関数セットにおいて、
線形関数に最も近い関数を、最小の量子化レベル数、す
なわち最小の量子化語長に対して用いることが好まし
い。量子化レベル数の値が増大するに従って、あるい
は、量子化語長が長くなるに従って、非線形性の高い非
線形関数が選択される。これにより、長い量子化語長を
用いて非線形性の高い量子化を行うことができると共
に、非線形性の高い関数が短い量子化語長で用いられる
場合に生じる歪を防止することができる。

【００８６】例えば、ｙ＝ｘ^0.55のような非線形関数
を、約２ビット又は３ビットの語長で用いることがで
き、ｙ＝ｘ^0.4のような非線形関数を、４ビットの語長
で用いることができる。

【００８７】図１６は、本発明に係る第４の非線形量子
化方法を実施する非線形量子化装置６０の構成を示すロ
ック図である。この非線形量子化装置６０において、量
子化されるデータは、非線形関数セレクタ６２で得られ
る非線形関数に従って、プレプロセッサ２１により前処
理が施される。得られる前処理データは、プリプロセッ
サ２１から線形量子化器２２に供給される。線形量子化
器２２は、このデータを線形量子化して非線形量子化デ
ータを生成し、出力端子１４を介して出力する。

【００８８】非線形関数ブロック６３は、異なる非線形
関数のセットを記憶する。また、この非線形関数ブロッ
ク６３は、非線形関数の代わりに、各非線形関数の折線
近似値を記憶するようにすることができる。非線形関数
の代わりに、各非線形関数の折線近似値を用いると、隣
接する量子化値の中点に存在するように決定値を変化さ
せることにより、量子化エラーを減少させることができ
る。単純化のため、特に記述がない限り、以下の「非線
形関数」は非線形関数とその折線近似値とを示すことと
する。

【００８９】非線形関数セレクタ６２は、所定の非線形
関数選択方法を用いて、非線形関数ブロック６３に記憶
されている非線形関数セットから、データの非線形量子
化に用いる非線形関数の１つを選択する。非線形関数セ
レクタ６２は、選択した非線形関数をプリプロセッサ２
１に供給する。プリプロセッサ２１は、入力端子１０を
介してデータが供給され、選択された非線形関数に応じ
て各データに前処理を施し、得られた前処理データを線
形量子化器２２に供給する。線形量子化器２２は、前処
理データを線形量子化して、出力端子１４を介して非線
形量子化データを出力する。

【００９０】非線形量子化装置６０を用いた第４の実施
例において、一般的には、非線形関数ブロック６３に記
憶された非線形関数セットには、各許容量子化レベル数
（又は各許容語長）についての非線形関数が含まれてい
る。データの量子化に用いられる量子化レベル数を示す
入力が、入力端子１１を介して、線形量子化器２２及び
非線形関数セレクタ６２に供給される。非線形関数セレ
クタ６２は、データの量子化に用いられる量子化レベル
数（又は語長）を示す入力に応じて、非線形関数ブロッ
ク６３に記憶されている非線形関数のうち１つを選択し
て、プリプロセッサ２１に供給する。

【００９１】また、他の例において、非線形関数セレク
タ６２は、量子化レベル数の値のうち２つ以上が同じ非
線形関数を選択するように構成されてもよい。しかし、
非線形関数の折線近似値が、非線形関数の代わりに用い
られる場合、量子化レベル数の値のうち２つ以上が同じ
原型の非線形関数を選択したとしても、異なる折線近似
値が必要となる。

【００９２】上述のように、本発明に係る第１の非線形
量子化方法を実施する非線形量子化装置の代わりに、本
発明に係る第４の非線形量子化方法を実施する非線形量
子化装置を、図６乃至図８に示す伝送／記録システム１
１０のオーディオ圧縮装置１１１における非線形量子化
器１３３として用いるようにしてもよい。なお、本発明
に係る第４の非線形量子化方法は、このアプリケーショ
ンに限定されるものではなく、他の非線形量子化に適用
することができ、この場合にも、上述の効果を得ること
ができる。

【００９３】本発明に係る第４の非線形量子化方法を実
施する非線形量子化装置が、非線形量子化器１３３とし
て用いられる場合、非線形関数セレクタ６２には、ビッ
ト割当器１２２から入力端子１１を介して、各スペクト
ル成分セット毎の語長が供給される。プリプロセッサ２
１には、ブロックフローティングプロセッサ１３２から
入力端子１０を介して、ブロックフローティングスペク
トル成分セットが供給される。プリプロセッサ２１は、
ビット割当器１２２からの語長に応じて、非線形関数セ
レクタ６２により選択された非線形関数を用いて、各ブ
ロックフローティングスペクトル成分セットのブロック
フローティングスペクトル成分に前処理を施す。線形量
子化器２２は、得られた前処理スペクトル成分を線形量
子化して非線形量子化スペクトル成分セットを生成し、
出力端子１４を介してマルチプレクサ１２５に供給す
る。

【００９４】スペクトル成分セットが量子化の前に周波
数帯域に分割されているとすると、上述のように、ビッ
ト割当器１２２は、各周波数帯域のスペクトル成分の量
子化のためのスケールファクタと語長を割り当てる。ブ
ロックフローティングプロセッサ１３２は、各周波数帯
域のスペクトル成分にブロックフローティング処理を施
す。この場合、非線形関数セレクタ６２は、各周波数帯
域について、非線形関数ブロック６３に記憶された非線
形関数セットから非線形関数を選択する。非線形関数セ
レクタ６２は、各周波数帯域について選択した非線形関
数をプリプロセッサ２１に供給し、プリプロセッサ２１
は、非線形関数セレクタ６２からの非線形関数を用い
て、各周波数帯域のブロックフローティングスペクトル
成分に前処理を施す。

【００９５】また、本発明に係る第１及び第２の非線形
量子化方法は、語長又は量子化レベル数に応じて異なる
非線形関数を用いることができる。本発明に係る第１の
非線形量子化方法を実施する非線形量子化装置におい
て、図１に示すように、入力端子１１を介した入力を、
非線形関数ブロック３３に供給することができ、非線形
関数ブロック３３は、量子化レベル数又は語長によって
変化する非線形関数を、量子化値算出器３１に供給する
ことができる。

【００９６】本発明に係る第２の非線形量子化方法を実
施する非線形量子化装置において、図９に示すように、
テーブルセレクタ４１に記憶されるテーブルセットのテ
ーブルにおけるデータエントリは、量子化レベル数によ
り異なる非線形関数を用いて算出することができる。入
力端子１１を介した量子化レベル数（又は語長）を示す
入力に応じてルックアップテーブルを選択することによ
り、量子化レベル数に応じて異なる非線形関数を自動的
に選択する本発明に係る第３の非線形量子化方法におけ
る異なる非線形関数の使用は、図１６を参照して説明し
た通りである。

【００９７】量子化データが、データ量子化の際の量子
化レベル数に従って選択された非線形関数を用いて量子
化される場合、量子化データは、従来の逆量子化器では
逆量子化できない。これは、従来の逆量子化器が単一の
非線形関数のみに基づいているためである。図１７は、
本発明に係る非線形逆量子化方法を実施する非線形逆量
子化装置７０を示すブロック図である。この非線形逆量
子化装置７０において、線形逆量子化器７１は、入力端
子１５を介して非線形量子化データを受信すると共に、
非線形量子化データの量子化の際の量子化レベル数（又
は語長）を示す各入力を、入力端子１６を介して受信す
る。また、量子化レベル数を示す入力は、非線形逆関数
セレクタ７４に供給される。線形逆量子化器７１は、量
子化レベル数を示す入力に応じて非線形量子化データを
逆量子化し、得られた非線形データをポストプロセッサ
７２に供給する。このポストプロセッサ７２は、選択さ
れた非線形逆関数に後処理を施し、得られた逆量子化デ
ータを出力端子１７に供給する。

【００９８】非線形逆量子化装置７０は、量子化レベル
数に応じて選択された異なる非線形関数を用いて量子化
された量子化データを逆量子化しなければならないの
で、複数の非線形逆関数のセットが記憶されている非線
形逆関数ブロック７３を有する。各非線形逆関数は、オ
ーディオ圧縮装置１１１（図６）で用いられる非線形関
数の１つに対応する。例えば、各非線形逆関数は、非線
形量子化装置６０（図１６）における非線形関数ブロッ
ク６３に記憶される非線形関数の１つに対応してもよ
い。

【００９９】また、非線形逆量子化装置７０は、非線形
逆関数セレクタ７４を有し、この非線形逆関数セレクタ
７４が、量子化器における非線形データの選択に用いら
れた選択方法と同じ方法で、非線形逆関数ブロック７３
に記憶された非線形逆関数のうち１つを選択する。選択
された非線形逆関数は、ポストプロセッサ７２に供給さ
れる。ポストプロセッサ７２は、選択された非線形逆関
数を用いて、線形逆量子化器７１からの非線形データに
後処理を施す。したがって、図示の例では、ポストプロ
セッサ７２は、量子化器６０でデータの前処理に用いら
れた非線形関数の逆関数を用いて、非線形データに後処
理を施す。ポストプロセッサ７２は、得られた逆量子化
データを出力端子１７に供給する。

【０１００】非線形逆量子化装置７０の一般的な例にお
いて、非線形逆関数ブロック７３に記憶された非線形逆
関数セットには、量子化レベル数（又は語長）の各許容
値についての非線形逆関数が含まれる。入力端子１１を
介して線形量子化器７１に供給された、非線形量子化デ
ータの量子化に用いられる量子化レベル数（又は語長）
を示す入力は、非線形逆関数セレクタ７４にも供給され
る。非線形逆関数セレクタ７４は、非線形量子化データ
の量子化に用いられる量子化レベル数を示す入力に応じ
て、非線形逆関数ブロック７３に記憶された非線形逆関
数のうち１つを選択し、ポストプロセッサ７２に供給す
る。

【０１０１】量子化レベル数（又は語長）の許容値の数
と比較して、非線形逆関数セットの非線形逆関数が少な
い例においても、非線形逆関数セレクタ７４は、量子化
レベル（又は語長）を示す入力端子１１からの入力が必
要となる。

【０１０２】図１８は、図６に示す伝送／記録システム
１１０のオーディオ伸長装置１１２において、本発明に
係る非線形逆量子化方法を実施する逆量子化器を適用し
た例を示すブロック図である。なお、本発明に係る非線
形逆量子化方法は、この用法に限定されるものではな
く、他の非線形逆量子化に適用されても上述の利点を供
給することができる。

【０１０３】オーディオ伸長装置１１２において、伝送
／記録媒体からの圧縮信号は、ディマルチプレクサ２２
５に供給される。ディマルチプレクサ２２５は、圧縮信
号から量子化スペクトル成分セットと各ビット割当パラ
メータとを抽出すると共に、ビット割当パラメータから
各量子化スペクトル成分セット毎の語長とスケールファ
クタとを抽出する。ディマルチプレクサ２２５は、スペ
クトル成分セットを非線形逆量子化装置２３３の入力端
子１５に供給し、各語長を非線形逆量子化装置２３３の
入力端子１６に供給する。また、ディマルチプレクサ２
２５は、スケールファクタをブロックフローティングリ
リースプロセッサ２３２に供給する。

【０１０４】非線形逆量子化装置２３３は、各語長を用
いてディマルチプレクサ２２５からの各非線形量子化ス
ペクトル成分セットを非線形逆量子化し、線形逆量子化
器７１（図１７）による量子化スペクトル成分の非線形
逆量子化を制御すると共に、ポストプロセッサ７２によ
り用いられる非線形逆関数を選択して、線形逆量子化器
７１の線形逆量子化により得られる非線形スペクトル成
分に後処理を施す。

【０１０５】非線形逆量子化装置２３３により出力され
たブロックフローティングスペクトル成分セットは、ブ
ロックフローティングリリースプロセッサ２３２に供給
される。このブロックフローティングリリースプロセッ
サ２３２は、オーディオ圧縮装置において各スペクトル
成分セットに対して行われたブロックフローティングの
逆の処理を行う。ブロックフローティングプロセッサ２
３２は、各セットのブロックフローティングスペクトル
成分を、ディマルチプレクサ２２５からのスケールファ
クタで乗算し、再生スペクトル成分セットを供給する。

【０１０６】ブロックフローティングリリースプロセッ
サ２３２は、再生スペクトル成分セットを時間−周波数
合成器２２１に供給する。時間−周波数合成器２２１
は、各再生スペクトル成分セットを時間領域に逆変換
し、オーディオ出力信号ブロックを再生する。

【０１０７】オーディオ圧縮装置１１１においてスペク
トル成分セットが量子化の前に周波数帯域分割されてい
る場合、ディマルチプレクサ２２５は、量子化スペクト
ル成分の各周波数帯域とそれに対応するスケールファク
タと語長とを、圧縮信号から抽出する。非線形逆量子化
装置２３３は、各周波数帯域の語長を用いて各周波数帯
域の量子化スペクトル成分を非線形逆量子化する。ブロ
ックフローティングリリースプロセッサ２３２は、得ら
れる各ブロックフローティングスペクトル成分に施され
たブロックフローティング処理を解除し、再生スペクト
ル成分帯域を出力する。時間−周波数合成器２２１は、
全周波数帯域の再生スペクトル成分を時間領域に逆直交
変換し、得られた帯域信号ブロックを合成して、オーデ
ィオ出力信号ブロックを再生する。

【０１０８】本発明の実施例を詳細に説明したが、本発
明は、上述の実施例に限定されるものではなく、クレー
ムにより定義される本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種
々の変更が可能である。

【０１０９】

【発明の効果】本発明に係る非線形量子化方法では、デ
ータ値を有する各データを受信し、量子化レベル数を示
す語長情報を受信し、語長情報と非線形関数から、量子
化レベル数の各量子化レベルについて量子化値を決定
し、量子化レベル数の全量子化レベルについて決定した
量子化値を不均等な間隔にし、各データのデータ値に最
も近い量子化値を有する量子化レベルを、対応する各量
子化データとして選択することにより、各データを非線
形量子化する際に、複数の量子化レベルから選択された
量子化レベルを用い、非線形関数に応じてデータを非線
形量子化する。これにより、本発明に係る非線形量子化
方法では、従来の非線形量子化方法に比して、量子化エ
ラーを低減することができる。

【０１１０】本発明に係る量子化方法では、データ値を
有する各データを受信し、量子化レベル数を示す語長情
報を受信し、各量子化レベル数の各量子化レベルについ
てのテーブルエントリを有する各量子化レベルについて
の量子化テーブルの集合からなる量子化テーブルセット
を供給し、量子化テーブルセットから、語長情報により
示される量子化レベル数についての量子化テーブルを選
択し、選択された量子化テーブルから、テーブルエント
リが各データのデータ値に対応している量子化レベル
を、対応する各量子化データとして選択することによ
り、各データを量子化する際に、複数の量子化レベルか
ら選択された量子化レベルを用いて、データを量子化す
る。これにより、本発明に係る量子化方法では、従来の
量子化方法に比して、量子化エラーを低減することがで
きる。

【０１１１】本発明に係る非線形量子化方法では、各非
線形量子化特性を決定する非線形関数セットを供給し、
それぞれデータ値を有するデータを受信し、量子化レベ
ル数を示す語長情報を受信し、語長情報に応じて非線形
関数セットから１つの非線形関数を選択し、選択された
非線形関数を各データに適用することによりデータに前
処理を行い、前処理データを生成することにより、各デ
ータを非線形量子化する際に、複数の量子化レベルから
選択された量子化レベルを用い、非線形関数に応じてデ
ータを非線形量子化する。これにより、本発明に係る非
線形量子化方法では、従来の非線形量子化方法に比し
て、量子化エラーを低減することができる。

【０１１２】本発明に係る非線形逆量子化方法では、複
数の非線形関数のそれぞれに対応する非線形逆関数のセ
ットを供給し、非線形量子化データを受信し、量子化レ
ベル数を示す語長情報を受信し、語長情報に応じて非線
形量子化データを線形逆量子化し、非線形データを生成
し、非線形逆関数セットから１つの非線形逆関数を選択
し、選択された非線形逆関数を各非線形データに適用す
ることによって非線形データに後処理を行い、逆量子化
データを生成することにより、複数の非線形関数から選
択された１つの非線形関数に応じて、情報信号の元のデ
ータを非線形量子化することにより得られ、元のデータ
と比較して少ないビットで情報信号を表し、それぞれ多
数の量子化レベルから選択された量子化レベルを有する
非線形量子化データを逆量子化して、逆量子化されたデ
ータを生成する。これにより、本発明に係る非線形逆量
子化方法では、従来の非線形量子化方法に比して、量子
化エラーが少ないデータを得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る第１の非線形量子化方法を実施
する非線形量子化装置の具体的な構成を示すブロック図
である。

【図２】本発明に係る第１の非線形量子化方法におけ
る各量子化レベルの量子化値の算出を説明するフローチ
ャートである。

【図３】本発明に係る第１の非線形量子化方法で用い
られる非線形関数の例を示す特性図であり、比較のた
め、線形関数も示す。

【図４】本発明により行われる３量子化レベルでの非
線形量子化により生じる量子化エラーの絶対値を示す特
性図であり、比較のため、従来の３量子化レベルでの非
線形量子化により生じる量子化エラーの絶対値も示す。

【図５】本発明により行われる７量子化レベルでの非
線形量子化により生じる量子化エラーの絶対値を示す特
性図であり、比較のため、従来の７量子化レベルでの非
線形量子化により生じる量子化エラーの絶対値も示す。

【図６】伝送／記録前に、本発明に係る非線形量子化
方法を用いてオーディオ信号を圧縮するオーディオ伝送
／記録システムの具体的な構成を示すブロック図であ
る。

【図７】図６に示す伝送／記録システムのオーディオ
圧縮装置の具体的な構成を示すブロック図であり、この
オーディオ圧縮装置は、本発明に係る非線形量子化方法
を実施する非線形量子化装置を有する。

【図８】図６に示す伝送／記録システムのオーディオ
圧縮装置における時間−周波数分析器の具体的な構成を
示すブロック図である。

【図９】本発明に係る第２の非線形量子化方法を実施
する非線形量子化装置の具体的な構成を示すブロック図
である。

【図１０】本発明に係る第２の非線形量子化方法で用
いられる５つの量子化レベルについての量子化テーブル
の例を示す図である。

【図１１】本発明に係る第３の非線形量子化方法で用
いられる５つの量子化レベルについての非線形関数の折
線近似値を示す特性図である。

【図１２】本発明に係る第３の非線形量子化方法に用
いられる７つの量子化レベルについての非線形関数の折
線近似値を示す特性図である。

【図１３】本発明に係る第３の非線形量子化方法を実
施する非線形量子化装置の具体的な構成を示すブロック
図である。

【図１４】本発明に係る非線形量子化方法により得ら
れた量子化値及び決定値を説明する入力領域の図であ
る。

【図１５】本発明に係る第４の非線形量子化方法で用
いられる非線形関数セットの例を示す特性図である。

【図１６】本発明に係る第４の非線形量子化方法を実
施する非線形量子化装置の具体的な構成を示すブロック
図である。

【図１７】本発明に係る非線形逆量子化方法を実施す
る非線形逆量子化装置の具体的な構成を示すブロック図
である。

【図１８】図６に示す伝送／記録システムのオーディ
オ伸長装置の具体的な構成を示すブロック図であり、こ
のオーディオ伸長装置は、本発明に係る非線形逆量子化
方法を実施する非線形逆量子化装置を有する。

【図１９】従来の線形量子化の入力領域を示す図であ
る。

【図２０】線形量子化の前にデータが非線形変換され
る従来の非線形量子化装置の構成を示すブロック図であ
る。

【図２１】非線形量子化モデルに基づく線形量子化を
説明する入出力の図である。

【図２２】従来の非線形量子化を説明する入出力の図
である。

【図２３】従来の非線形量子化により発生した各量子
化レベルの量子化値を示すの入出力の図である。

【図２４】図２３に示す従来の非線形量子化方法によ
り発生した各量子化レベルの量子化値を説明する入力領
域の図である。

【符号の説明】

３０非線形量子化装置３１量子化値算出器３２量子化器３３非線形関数ブロック１１０伝送／記録システム１１１オーディオ圧縮装置１１２オーディオ伸長装置１１３伝送／記録媒体１２１時間−周波数分析器１２２ビット割当器１２３スペクトル量子化器１２４聴覚心理モデル１２５マルチプレクサ１３２ブロックフローティングプロセッサ１３３非線形量子化器

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】少ないビット数を用いて、情報信号を表
す量子化されたデータを生成するために、情報信号を表
すデータを非線形量子化する非線形量子化方法であっ
て、各データを非線形量子化する際に、複数の量子化レ
ベルから選択された量子化レベルを用い、非線形関数に
応じてデータを非線形量子化する非線形量子化方法にお
いて、データ値を有する各データを受信する工程と、量子化レベル数を示す語長情報を受信する工程と、上記語長情報と非線形関数から、上記量子化レベル数の
各量子化レベルについて量子化値を決定し、上記量子化
レベル数の全量子化レベルについて決定した量子化値を
不均等な間隔にする決定工程と、各データのデータ値に最も近い量子化値を有する量子化
レベルを、対応する各量子化データとして選択する選択
工程とを有すること特徴とする非線形量子化方法。
【請求項２】上記非線形関数が出力範囲を有し、上記決定工程は、上記非線形関数から、この非線形関数の逆である非線形
逆関数を得る工程と、上記量子化レベルを、非線形関数の出力範囲にわたって
均等に割り当て、対応する数の等間隔値を生成する工程
と、上記非線形逆関数を用いて各等間隔値を処理し、対応す
る各量子化値を生成する工程とを有することを特徴とす
る請求項１記載の非線形量子化方法。
【請求項３】上記情報信号に対して時間−周波数分析
を行い、データを生成する工程を有することを特徴とす
る請求項１記載の非線形量子化方法。
【請求項４】上記情報信号は複数サンプルの列からな
り、上記時間−周波数分析を行う工程は、情報信号のサンプ
ルブロックに対して時間−周波数分析を行ってデータを
生成する工程からなり、上記情報信号のサンプルブロックから、上記語長情報を
受信する工程で受信される語長情報を得る工程を有する
ことを特徴とする請求項３記載の非線形量子化方法。
【請求項５】上記時間−周波数分析を行う工程におい
て、上記情報信号のサンプルブロックからスペクトル成分セ
ットを得る工程と、上記スペクトル成分セットからスケールファクタを得る
工程と、上記スケールファクタを用いて、スペクトル成分セット
にブロックフローティングを行い、データを生成する工
程とを有し、上記語長情報を得る工程は、スペクトル成分セットから
語長情報を得る工程を有することを特徴とする請求項４
記載の非線形量子化方法。
【請求項６】上記情報信号は複数サンプルの列からな
り、上記時間−周波数分析を行う工程は、上記情報信号のサンプルブロックを直交変換してデータ
を生成する工程を有することを特徴とする請求項３記載
の非線形量子化方法。
【請求項７】上記サンプルブロックを直交変換してデ
ータを生成する工程は、上記サンプルブロックを直交変換して周波数帯域分割さ
れたスペクトル成分を生成する工程と、上記各周波数帯域のスペクトル成分についてスケールフ
ァクタを得る工程と、上記スケールファクタに応じて、各周波数帯域のスペク
トル成分にブロックフローティングを行い、得られるブ
ロックフローティングスペクトル成分をデータとして供
給する工程とを有し、上記各周波数帯域のスペクトル成分から、上記語長情報
を受信する工程で受信される語長情報を得る工程を有す
ることを特徴とする請求項６記載の非線形量子化方法。
【請求項８】上記時間−周波数分析を行う工程は、複数サブバンドの１つにおける時間−周波数スペクトル
成分のシーケンスをデータとして生成するために、上記
情報信号をフィルタリングする工程を有することを特徴
とする請求項３記載の非線形量子化方法。
【請求項９】上記フィルタリング工程は、複数サブバンドの１つにおける時間−周波数スペクトル
成分のシーケンスについてスケールファクタを得る工程
と、上記スケールファクタに応じて、上記複数サブバンドの
１つにおける時間−周波数スペクトル成分のシーケンス
にブロックフローティングを行い、得られるブロックフ
ローティングスペクトル成分をデータとして供給する工
程とを有し、上記複数サブバンドの１つにおける時間−周波数スペク
トル成分のシーケンスから、上記語長情報を受信する工
程で受信される語長情報を得る工程を有することを特徴
とする請求項８記載の非線形量子化方法。
【請求項１０】データにブロックフローティングを行
い、それぞれブロックフローティングデータ値を有する
ブロックフローティングデータを生成する工程を有し、上記選択工程において、各ブロックフローティングデー
タのブロックフローティングデータ値に最も近い量子化
値を有する量子化レベルが、対応する各量子化データと
して選択されることを特徴とする請求項１記載の非線形
量子化方法。
【請求項１１】量子化レベル数の各量子化レベルにお
ける隣接する量子化レベル間の決定値を、量子化レベル
の量子化値とそれに隣接する量子化レベルの量子化値か
ら算出する工程と、量子化レベル数の各量子化レベルについて、各量子化レ
ベルの量子化値を含む隣接する決定値から、入力範囲を
決定する工程とを有し、上記量子化レベルの選択工程において、各データのデー
タ値を含む入力範囲を有する量子化レベルが、対応する
各量子化データとして選択されることを特徴とする請求
項１記載の非線形量子化方法。
【請求項１２】各量子化レベルとその入力範囲を量子
化テーブルに記憶する工程を有し、上記量子化レベルの選択工程は、データ値を、量子化テーブルに記憶された入力範囲と比
較し、各データのデータ値を含む入力範囲を識別する工
程と、量子化テーブルから、各データのデータ値を含む入力範
囲の量子化レベルを、対応する各量子化データとして読
み出す工程とを有することを特徴とする請求項１１記載
の非線形量子化方法。
【請求項１３】量子化レベル数の許容範囲を供給する
工程と、各量子化レベルについて、量子化レベルの量子化値を決
定する工程と、量子化レベルとそれに隣接する量子化レ
ベルとの間の決定値を算出する工程と、量子化レベルの
入力範囲を決定する工程と、量子化レベルとその入力範
囲を量子化テーブルに記憶する工程とを繰り返し行うこ
とにより、上記量子化レベル数の許容範囲内の各量子化
レベル数についての量子化テーブルを構築する工程と、上記構築された量子化テーブルから、語調情報により示
される量子化レベル数についての量子化テーブルを選択
する工程とを有し、上記データ値を比較する工程と量子化テーブルから読み
出す工程は、上記選択された量子化テーブルを用いて行
うことを特徴とする請求項１２記載の非線形量子化方
法。
【請求項１４】複数の非線形関数の１つを用いてデー
タが非線形量子化され、それぞれ異なる量子化レベル数に対応する複数の非線形
関数を供給する工程と、語長情報に応じて、複数の非線形関数の１つを指定する
工程と、量子化レベル数の各量子化レベルについて量子化値を決
定する工程において、指定された非線形関数と語長情報
から量子化値を決定することを特徴とする請求項１３記
載の非線形量子化方法。
【請求項１５】各量子化レベルとその量子化値を量子
化テーブルに記憶する工程を有し、上記量子化レベルの選択工程は、データ値を、量子化テーブルに記憶された入力範囲と比
較し、各データのデータ値を含む入力範囲を識別する工
程と、対応する各量子化データとして、各データのデータ値を
含む入力範囲の量子化レベルを、量子化テーブルから読
み出す工程とを有することを特徴とする請求項１記載の
非線形量子化方法。
【請求項１６】量子化レベル数の許容範囲を供給する
工程と、各量子化レベルについて、量子化値を決定する工程と、
量子化レベルとその量子化値を量子化テーブルに記憶す
る工程とを繰り返し行うことにより、上記量子化レベル
数の許容範囲内の各量子化レベル数についての量子化テ
ーブルを構築する工程と、上記構築された量子化テーブルから、語長情報により示
される量子化レベル数についての量子化テーブルを選択
する工程とを有し、上記データ値を比較する工程と量子化テーブルから読み
出す工程は、上記選択された量子化テーブルを用いて行
うことを特徴とする請求項１５記載の非線形量子化方
法。
【請求項１７】複数の非線形関数の１つを用いてデー
タを非線形量子化し、異なる量子化レベル数に対応する複数の非線形関数を供
給する工程と、語長情報に応じて複数の非線形関数のうち１つを指定す
る工程とを有し、上記量子化レベル数の各量子化レベルについての量子化
値を決定する工程において、上記指定された非線形関数
と語長情報から量子化値を決定することを特徴とする請
求項１６記載の非線形量子化方法。
【請求項１８】複数の非線形関数の１つを用いて、デ
ータが非線形量子化され、異なる量子化レベル数に対応する複数の非線形関数を供
給する工程と、語長情報に応じて複数の非線形関数のうち１つを指定す
る工程とを有し、上記量子化レベル数の各量子化レベルについて量子化値
を決定する工程において、上記指定された非線形関数と
語長情報から量子化を決定することを特徴とする請求項
１記載の非線形量子化方法。
【請求項１９】上記指定された非線形関数は出力範囲
を有し、上記決定工程は、非線形関数から、この非線形関数の逆である非線形逆関
数を得る工程と、上記量子化レベル数の量子化レベルを、量子化関数の出
力範囲にわたり均等に割り当て、対応する数の等間隔値
を生成する工程と、上記非線形逆関数を用いて各等間隔値を処理し、各量子
化値を生成する工程とを有することを特徴とする請求項
１８記載の非線形量子化方法。
【請求項２０】少ないビット数を用いて、情報信号を
表す量子化されたデータを生成するために、情報信号を
表すデータを量子化する量子化方法であって、各データ
を量子化する際に、複数の量子化レベルから選択された
量子化レベルを用いて、データを量子化する量子化方法
において、データ値を有する各データを受信する工程と、量子化レベル数を示す語長情報を受信する工程と、上記各量子化レベル数の各量子化レベルについてのテー
ブルエントリを有する各量子化レベルについての量子化
テーブルの集合からなる量子化テーブルセットを供給す
る工程と、上記量子化テーブルセットから、語長情報により示され
る量子化レベル数についての量子化テーブルを選択する
工程と、上記選択された量子化テーブルから、テーブルエントリ
が各データのデータ値に対応している量子化レベルを、
対応する各量子化データとして選択する工程とを有する
ことを特徴とする量子化方法。
【請求項２１】上記量子化テーブルセットを供給する
工程において、量子化テーブルのテーブルエントリは、
非線形量子化特性を供給することを特徴とする請求項２
０記載の量子化方法。
【請求項２２】上記量子化テーブルセットを供給する
工程において、量子化テーブルのテーブルエントリは、
非線形量子化特性を決定する単一の非線形関数から得ら
れることを特徴とする請求項２１記載の量子化方法。
【請求項２３】上記量子化テーブルセットを供給する
工程において、量子化テーブルのテーブルエントリは、
異なる量子化テーブルにおいて異なる非線形量子化特性
を供給することを特徴とする請求項２０記載の量子化方
法。
【請求項２４】上記量子化テーブルセットを供給する
工程において、多数の量子化レベルについての量子化テ
ーブルのテーブルエントリは、少数の量子化レベルにつ
いての量子化テーブルのテーブルエントリと比較して、
より高い非線形量子化特性を供給することを特徴とする
請求項２３記載の量子化方法。
【請求項２５】上記量子化テーブルセットを供給する
工程において、各量子化レベルは、各量子化値を有し、量子化テーブルの各テーブルエントリは、量子化レベル
の量子化値とそれに隣接する量子化レベルの量子化値と
の中間にある決定値の間の値を含む各量子化レベルにつ
いての入力範囲を有し、上記選択工程により、各データのデータ値が入力範囲に
含まれているテーブルエントリの量子化レベルを選択す
ることを特徴とする請求項２０記載の量子化方法。
【請求項２６】上記量子化テーブルセットを供給する
工程において、量子化テーブルのテーブルエントリにお
ける入力範囲は、非線形量子化特性を供給するように設
定されていることを特徴とする請求項２５記載の量子化
方法。
【請求項２７】上記量子化テーブルセットを供給する
工程において、各量子化レベルは各量子化値を有し、量子化テーブルの各テーブルエントリは、各量子化レベ
ルの量子化値を有し、上記選択工程により、量子化値が各データのデータ値に
最も近い値であるテーブルエントリの量子化レベルを選
択することを特徴とする請求項２０記載の量子化方法。
【請求項２８】上記量子化テーブルセットを供給する
工程において、量子化テーブルのテーブルエントリにお
ける量子化値は、非線形量子化特性を供給するように設
定されていることを特徴とする請求項２７記載の量子化
方法。
【請求項２９】情報信号に時間−周波数分析を行い、
データを生成する工程を有することを特徴とする請求項
２０記載の量子化方法。
【請求項３０】上記情報信号が複数サンプルの列から
なり、上記時間−周波数分析を行う工程において、情報信号の
サンプルブロックに対して時間−周波数分析を行い、デ
ータを生成し、情報信号のサンプルブロックから、上記語長情報を受信
する工程で受信される語長情報を得る工程を有すること
を特徴とする請求項２９記載の量子化方法。
【請求項３１】上記時間−周波数分析を行う工程は、情報信号のサンプルブロックから、スペクトル成分セッ
トを得る工程と、上記スペクトル成分セットからスケールファクタを得る
工程と、上記スケールファクタを用いてスペクトル成分セットに
ブロックフローティングを行い、データを生成する工程
とを有し、上記語長情報を得る工程は、スペクトル成分セットから
語長情報を得る工程を有することを特徴とする請求項３
０記載の量子化方法。
【請求項３２】上記情報信号は複数サンプルの列から
なり、上記時間−周波数分析を行う工程は、情報信号のサンプ
ルブロックを直交変換してデータを生成する工程を有す
ることを特徴とする請求項２９記載の量子化方法。
【請求項３３】上記サンプルブロックを直交変換して
データを生成する工程は、サンプルブロックを直交変換して、周波数帯域分割され
たスペクトル成分を生成する工程と、各周波数帯域のスペクトル成分についてのスケールファ
クタを得る工程と、上記スケールファクタに応じて各周波数帯域のスペクト
ル成分にブロックフローティングを行い、得られるブロ
ックフローティングスペクトル成分をデータとして供給
する工程とを有し、各周波数帯域のスペクトル成分から、上記語長情報を受
信する工程で受信される語長情報を得る工程を有するこ
とを特徴とする請求項３２記載の量子化方法。
【請求項３４】上記時間−周波数分析を行う工程は、
情報信号にフィルタリングを行い、複数のサブバンドの
１つにおける時間領域スペクトル成分のシーケンスを、
データとして生成する工程を有することを特徴とする請
求項２９記載の量子化方法。
【請求項３５】上記フィルタリングを行う工程は、複数のサブバンドの１つにおける時間領域スペクトル成
分のシーケンスについてスケールファクタを得る工程
と、上記スケールファクタに応じて、上記複数のサブバンド
の１つにおける時間領域スペクトル成分のシーケンスに
ブロックフローティングを行い、得られるブロックフロ
ーティングスペクトル成分をデータとして生成する工程
とを有し、上記複数のサブバンドの１つにおける時間領域スペクト
ル成分のシーケンスから、上記語長情報を受信する工程
で受信される語長情報を得る工程を有することを特徴と
する請求項３４記載の量子化方法。
【請求項３６】データにブロックフローティングを行
い、それぞれブロックフローティングデータ値を有する
ブロックフローティングデータを生成する工程を有し、上記選択工程において、テーブルエントリが、各ブロッ
クフローティングデータのブロックフローティングデー
タ値に対応する量子化レベルを、対応する各量子化デー
タとして選択することを特徴とする請求項２０記載の量
子化方法。
【請求項３７】少ないビット数を用いて、情報信号を
表す量子化されたデータを生成するために、情報信号を
表すデータを非線形量子化する非線形量子化方法であっ
て、各データを非線形量子化する際に、複数の量子化レ
ベルから選択された量子化レベルを用い、非線形関数に
応じてデータを非線形量子化する非線形量子化方法にお
いて、各非線形量子化特性を決定する非線形関数セットを供給
する工程と、それぞれデータ値を有するデータを受信する工程と、量子化レベル数を示す語長情報を受信する工程と、上記語長情報に応じて非線形関数セットから１つの非線
形関数を選択する工程と、上記選択された非線形関数を各データに適用することに
よりデータに前処理を行い、前処理データを生成する工
程とを有することを特徴とする非線形量子化方法。
【請求項３８】量子化レベル数の許容範囲を決定する
工程を有し、上記非線形関数セットを供給する工程において、量子化
レベル数の許容範囲内における各量子化レベル数につい
て、異なる非線形関数を供給することを特徴とする請求
項３７記載の非線形量子化方法。
【請求項３９】上記非線形関数セットを供給する工程
において、各非線形関数の非線形性が異なり、上記選択工程において、語長情報が多数の量子化レベル
を示す場合に選択された非線形関数は、語長情報が少数
の量子化レベルを示す場合に選択された非線形関数と比
較して、非線形性が高いことを特徴とする請求項３７記
載の非線形量子化方法。
【請求項４０】量子化レベル数について許容範囲を決
定する工程を有し、上記非線形関数セットを供給する工程において、非線形
関数セットの各非線形関数として、量子化レベル数の許
容範囲内の各量子化レベル数について供給された非線形
関数の折線近似値を供給し、上記折線近似値は、量子化レベル数と同数存在する非線
形関数との一致点と、これらの連続する点を連結する線
形部分とを有することを特徴とする請求項３７記載の非
線形量子化方法。
【請求項４１】上記非線形関数セットを供給する工程
において、折線近似値により概算された非線形関数は、
非線形性がそれぞれ異なり、多数の量子化レベル数につ
いての折線近似値により概算された非線形関数は、少数
の量子化レベル数についての折線近似値により概算され
た非線形関数と比較して、非線形性が低いことを特徴と
する請求項４０記載の非線形量子化方法。
【請求項４２】上記非線形関数セットを供給する工程
において、折線近似値の全てが同じ非線形関数を概算す
ることを特徴とする請求項４０記載の非線形量子化方
法。
【請求項４３】上記情報信号に時間−周波数分析を行
い、データを生成する工程を有することを特徴とする請
求項３７記載の非線形量子化方法。
【請求項４４】上記情報信号は複数サンプルの列から
なり、上記時間−周波数分析を行う工程において、情報信号の
サンプルブロックに時間−周波数分析を行ってデータを
生成し、情報信号のサンプルブロックから、上記語長情報を受信
する工程で受信される語長情報を得る工程を有すること
を特徴とする請求項４３記載の非線形量子化方法。
【請求項４５】上記時間−周波数分析を行う工程は、情報信号のサンプルブロックからスペクトル成分セット
を得る工程と、スペクトル成分セットからスケールファクタを得る工程
と、スケールファクタを用いて、スペクトル成分セットにブ
ロックフローティングを施し、データを生成する工程と
を有し、上記語長情報を得る工程は、スペクトル成分セットから
語長情報を得る工程を有することを特徴とする請求項４
４記載の非線形量子化方法。
【請求項４６】上記情報信号は複数サンプルの列から
なり、上記時間−周波数分析を行う工程は、情報信号のサンプ
ルブロックを直交変換してデータを生成する工程を有す
ることを特徴とする請求項４３記載の非線形量子化方
法。
【請求項４７】上記サンプルブロックを直交変換して
データを生成する工程は、サンプルブロックを直交変換し、周波数帯域分割された
スペクトル成分を生成する工程と、各周波数帯域のスペクトル成分についてのスケールファ
クタを得る工程と、上記スケールファクタに応じて、各周波数帯域のスペク
トル成分にブロックフローティングを行い、得られるブ
ロックフローティングスペクトル成分をデータとして供
給する工程とを有し、各周波数帯域のスペクトル成分から、語長情報を受信す
る工程で受信される語長情報を得る工程を有することを
特徴とする請求項４６記載の非線形量子化方法。
【請求項４８】上記時間−周波数分析を行う工程は、
情報信号にフィルタリングを行い、複数のサブバンドの
１つにおける時間領域スペクトル成分のシーケンスをデ
ータとして生成する工程を有することを特徴とする請求
項４３記載の非線形量子化方法。
【請求項４９】上記フィルタリングを行う工程は、複数のサブバンドの１つにおける時間領域スペクトル成
分のシーケンスについてのスケールファクタを得る工程
と、上記スケールファクタに応じて、上記複数のサブバンド
の１つにおける時間領域スペクトル成分のシーケンスに
ブロックフローティングを行い、得られるブロックフロ
ーティングスペクトル成分をデータとして供給する工程
とを有し、上記複数のサブバンドの１つにおける時間領域スペクト
ル成分のシーケンスから、上記語長情報を受信する工程
で受信される語長情報を得る工程を有することを特徴と
する請求項４８記載の非線形量子化方法。
【請求項５０】データにブロックフローティングを行
い、ブロックフローティングデータを生成する工程を有
し、上記前処理工程において、前処理データは、選択された
非線形関数を各ブロックフローティングデータに適用す
ることにより生成されることを特徴とする請求項３７記
載の非線形量子化方法。
【請求項５１】複数の非線形関数から選択された１つ
の非線形関数に応じて、情報信号の元のデータを非線形
量子化することにより得られ、元のデータと比較して少
ないビットで情報信号を表し、それぞれ多数の量子化レ
ベルから選択された量子化レベルを有する非線形量子化
データを逆量子化して、逆量子化されたデータを生成す
る非線形逆量子化方法において、複数の非線形関数のそれぞれに対応する非線形逆関数の
セットを供給する工程と、非線形量子化データを受信する工程と、量子化レベル数を示す語長情報を受信する工程と、上記語長情報に応じて非線形量子化データを線形逆量子
化し、非線形データを生成する工程と、上記非線形逆関数セットから１つの非線形逆関数を選択
する工程と、上記選択された非線形逆関数を各非線形データに適用す
ることにより非線形データに後処理を行い、逆量子化デ
ータを生成する工程とを有することを特徴とする非線形
逆量子化方法。
【請求項５２】上記選択工程において、語長情報に応
じて非線形逆関数の１つを選択することを特徴とする請
求項５１記載の非線形逆量子化方法。
【請求項５３】上記量子化レベル数の許容範囲を決定
する工程を有し、上記非線形逆関数セットを供給する工程において、量子
化レベル数の許容範囲内における各量子化レベル数につ
いて、異なる非線形逆関数を供給することを特徴とする
請求項５２記載の非線形逆量子化方法。
【請求項５４】上記非線形逆関数セットを供給する工
程において、非線形逆関数は非線形性が異なり、上記選択工程において、語長情報が多数の量子化レベル
を示す場合に選択された非線形逆関数は、語長情報が少
数の量子化レベルを示す場合に選択された非線形逆関数
と比較して、非線形性が高いことを特徴とする請求項５
２記載の非線形逆量子化方法。
【請求項５５】データに時間−周波数合成を行い、情
報信号を再生する工程を有することを特徴とする請求項
５１記載の非線形逆量子化方法。
【請求項５６】スケールファクタを受信する工程と、上記時間−周波数合成を行う工程の前に、上記スケール
ファクタに応じて、逆量子化データに行われたブロック
フローティングを解除してブロックフローティングリリ
ースデータを生成する工程とを有し、上記時間−周波数合成工程において、ブロックフローテ
ィングリリースデータに対して時間−周波数合成を行う
ことを特徴とする請求項５５記載の非線形逆量子化方
法。
【請求項５７】上記情報信号は複数サンプルの列から
なり、上記時間−周波数合成工程において、ブロックフローテ
ィングリリースデータに時間−周波数合成を行って、情
報信号のサンプルブロックを再生することを特徴とする
請求項５６記載の非線形逆量子化方法。
【請求項５８】上記後処理を行った後に、逆量子化デ
ータにブロックフローティング解除を行う工程を有する
ことを特徴とする請求項５１記載の非線形逆量子化方
法。