JP5006774B2

JP5006774B2 - 符号化方法、復号化方法、これらの方法を用いた装置、プログラム、記録媒体

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Publication number: JP5006774B2
Application number: JP2007314034A
Authority: JP
Inventors: 健弘守谷; 登原田; 優鎌本
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2007-12-04
Filing date: 2007-12-04
Publication date: 2012-08-22
Anticipated expiration: 2027-12-04
Also published as: JP2009139505A

Description

本発明は、対数近似圧伸ＰＣＭなどの圧伸された信号列の符号化方法、復号化方法、これらの方法を用いた装置、プログラム、記録媒体に関する。

音声、画像などの情報を圧縮する方法として歪の無い可逆の符号化が知られている。波形をそのまま線形ＰＣＭ信号として記録した場合には各種の圧縮符号化が考案されている（非特許文献１）。
一方、電話の長距離伝送やＶｏＩＰ用の音声伝送には、振幅をそのままの数値とする線形ＰＣＭではなく、振幅を対数に近似させた対数近似圧伸ＰＣＭ（非特許文献２）などが使われている。
MatHans, "Lossless Compression of Digital Audio", IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE, July 2001, pp.21-32. ITU-T Recommendation G.711, "Pulse Code Modulation (PCM) of Voice Frequencies".

一般の電話に代わってＶｏＩＰシステムが普及してくると、ＶｏＩＰ用の音声伝送のために求められる伝送容量は増大する。たとえば、非特許文献２のＩＴＵ−ＴＧ．７１１の場合であれば、１回線に対して６４ｋｂｉｔ／ｓ×２の伝送容量が必要だが、回線数が増えれば求められる伝送容量も増大する。したがって、対数近似圧伸ＰＣＭなどの圧伸された信号列を圧縮符号化する技術（符号量を低減できる技術）が求められる。圧伸とは、元の信号列の大小関係を番号系列で示すことを意味している。また、元の信号列の大小関係を示す番号系列とは、大小関係を維持したまま、あるいは大小関係を反転して、均等間隔に付された数である。図１は、第２信号列の振幅の例を示す図である。横軸は線形ＰＣＭの場合の値であり、縦軸は対数近似圧伸ＰＣＭの場合の対応する値である。図２は、８ビットのμ則の具体的な形式を示す図である。正負を示す１ビット（極性）、指数を示す３ビット（指数部）、線形符号での増分（傾き）を示す４ビット（線形部）から構成されている。この形式の対数近似圧伸ＰＣＭの場合、−１２７から１２７までの数値を表現できる。これは、線形ＰＣＭの−８１５８から８１５８までに相当する（図１）。

対数近似圧伸ＰＣＭなどの圧伸された信号列（以下、「第２信号列」という）を圧縮符号化する技術として、以下のような符号化装置と復号化装置が考えられる。図３に、第２信号列を符号化する符号化装置の機能構成例を示す。また、図４に、この符号化装置の処理フロー例を示す。符号化装置８００は、線形予測部８１０、量子化部８２０、予測値算出部８３０、減算部８４０、係数符号化部８５０、残差符号化部８６０を備える。さらに、符号化装置８００への入力信号列がフレーム単位に分割されていない場合は、符号化装置８００は、フレーム分割部８７０も備えている。フレーム分割部８７０は、入力信号列をフレーム単位に分割した第２信号列Ｘ＝｛ｘ（１），ｘ（２），…，ｘ（Ｎ）｝を出力する。なお、Ｎは１フレームのサンプル数である。

符号化装置８００に、フレーム単位に分割された第２信号列Ｘが入力されると、線形予測部８１０は、フレーム単位に分割された第２信号列Ｘから線形予測係数Ｋ＝｛ｋ（１），ｋ（２），…，ｋ（Ｐ）｝を求める（Ｓ８１０）。なお、Ｐは予測次数である。量子化部８２０は、線形予測係数Ｋを量子化して量子化線形予測係数Ｋ’＝｛ｋ’（１），ｋ’（２），…，ｋ’（Ｐ）｝を求める（Ｓ８２０）。予測値算出部８３０は、第２信号列Ｘと量子化線形予測係数Ｋ’を用いて、次式のように第２予測値列Ｙ＝｛ｙ（１），ｙ（２），…，ｙ（Ｎ）｝を求める（Ｓ８３０）。

ただし、ｎは１以上Ｎ以下の整数である。減算部８４０は、第２信号列Ｘと第２予測値列Ｙとの差（予測残差列）Ｅ＝｛ｅ（１），ｅ（２），…，ｅ（Ｎ）｝を求める（Ｓ８４０）。係数符号化部８５０は、量子化線形予測係数Ｋ’を符号化し、予測係数符号Ｃ_ｋを出力する（Ｓ８５０）。残差符号化部８６０は、予測残差列Ｅを符号化し、予測残差符号Ｃ_ｅを出力する（Ｓ８６０）。

図５に、第２信号列に復号化する復号化装置の機能構成例を示す。また、図６に、この復号化装置の処理フロー例を示す。復号化装置９００は、残差復号化部９１０、係数復号化部９２０、予測値算出部９３０、加算部９４０を備える。残差復号化部９１０は、予測残差符号Ｃ_ｅと復号化して予測残差列Ｅを求める（Ｓ９１０）。係数復号化部９２０は、予測係数符号Ｃ_ｋを復号化して量子化線形予測係数Ｋ’を求める（Ｓ９２０）。予測値算出部９３０は、復号化された第２信号列Ｘと量子化線形予測係数Ｋ’を用いて、次式のように第２予測値列Ｙを求める（Ｓ９３０）。

加算部９４０は、第２予測値列Ｙと予測残差列Ｅとを加算して第２信号列Ｘを求める（Ｓ９４０）。このような構成により、圧伸された信号列を可逆圧縮できる。しかし、Ｇ．７１１などの圧伸された信号列を、上述のように可逆圧縮しても圧縮効率が十分高いとは言えない。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、圧伸された信号列に対して高い符号化効率を実現し、符号量を削減することを目的とする。

本発明の符号化方法は、元の信号列の大小関係を示す番号系列（以下、「第２信号列」という）を符号化する符号化方法であって、線形予測ステップ、量子化ステップ、算出用対応変換候補出力ステップ、予測値算出ステップ、減算ステップ、係数符号化ステップ、残差符号化ステップ、最適選定ステップを有する。なお、「元の信号列の大小関係を示す番号系列」とは、大小関係を維持したまま、あるいは大小関係を反転して、均等間隔に付された数である。例えば、１，２，３，…でもよいし、２，４，６，…のようにしてもよい。

線形予測ステップは、第２信号列を用いて、線形予測係数を求める。量子化ステップは、線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を求める。算出用対応変換候補出力ステップは、元の信号列と線形な関係に近づける可逆な処理である算出用対応変換の候補を、あらかじめ定めた手順で出力する。なお、「元の信号列と線形な関係に近づける処理」には、元の信号列と線形な関係の信号列にする処理は含まない。予測値算出ステップは、算出用対応変換の候補ごとに、第２信号列と量子化線形予測係数を用いて、予測値列の振幅を圧縮した第２予測値列を求める。減算ステップは、算出用対応変換の候補ごとに、第２信号列と第２予測値列との差を求め、予測残差列を求める。係数符号化ステップは、量子化線形予測係数を符号化し、予測係数符号を出力する。残差符号化ステップは、予測残差列を符号化し、予測残差符号を出力する。最適選定ステップは、あらかじめ定めた条件を満たすまで実行された繰返しの間に算出用対応変換候補出力ステップが出力した複数の算出用対応変換の候補の中から、予測残差列から求めた符号量の推定値を最小にする算出用対応変換を選び、選ばれた算出用対応変換を特定する処理情報と当該算出用対応変換を用いた時の予測残差列を出力する。なお、予測残差列の各信号の絶対値の和や、各信号の２乗の和などを求めることにより符号量を推定できる。または、最適選定ステップは、あらかじめ定めた条件を満たすまで実行された繰返しの間に算出用対応変換候補出力ステップが出力した複数の算出用対応変換の候補の中から、予測係数符号と予測残差符号を合わせた符号量を最小にする算出用対応変換を選び、選ばれた算出用対応変換を特定する処理情報と当該算出用対応変換を用いた時の予測残差符号を出力する。

また、予測値算出ステップは、算出用線形対応サブステップ、算出サブステップ、第２予測サブステップを有する。算出用線形対応サブステップは、第２信号列を、算出用対応変換の候補を用いて算出用信号列に変換する。算出サブステップは、算出用信号列と量子化線形予測係数を用いて予測値列を求める。第２予測サブステップは、算出用線形対応サブステップの逆の処理によって、予測値列の振幅を圧縮して第２予測値列を求める。

算出用対応変換の候補をあらかじめ定めた手順で決める方法として、例えば、算出用対応変換候補出力ステップは、元の信号列を線形な関係に近づける可逆な処理を、あらかじめ定めた複数の算出用対応変換の候補の中から１つずつ選ぶ方法がある。この場合、最適選定ステップのあらかじめ定めた条件を満たすまで実行された繰返しとは、全ての算出用対応変換の候補が選ばれたことである。したがって、最適選定ステップは、複数の算出用対応変換の候補の中から、予測残差列から求めた符号量の推定値を最小にする算出用対応変換を選び、選ばれた算出用対応変換の処理情報と当該算出用対応変換を用いた時の予測残差列を出力すればよい。あるいは、最適選定ステップは、複数の算出用対応変換の候補の中から、予測係数符号と予測残差符号を合わせた符号量を最小にする算出用対応変換を選び、選ばれた算出用対応変換の処理情報と当該算出用対応変換を用いた時の予測残差符号を出力すればよい。つまり、どのような方法を用いるかに関わらず、最終的に符号量が最小になる算出用対応変換を求めればよく、その算出用対応変換を特定する情報を出力できればよい。

また、算出用対応変換候補出力ステップで出力する算出用対応変換の候補は、第２信号列と、元の信号列と線形な信号列との重みつき加算とすればよい。この場合には、処理情報を、重みつき加算の重み情報とすればよい。
なお、線形予測ステップは、分析用線形対応サブステップと分析係数サブステップとを有してもよい。この場合、分析用線形対応サブステップは、第２信号列を、元の信号列と線形な関係に近づける処理によって分析用信号列に変換する。分析係数サブステップは、分析用信号列を線形予測分析して線形予測係数を求める。

本発明の復号化方法は、元の信号列の大小関係を示す番号系列（以下、「第２信号列」という）に復号化する方法であって、残差復号化ステップ、係数復号化ステップ、予測値算出ステップ、加算ステップを有する。残差復号化ステップは、予測残差符号から予測残差列を求める。係数復号化ステップは、予測係数符号から量子化線形予測係数を求める。予測値算出ステップは、第２信号列を元の信号列と線形な関係に近づける可逆な処理を特定するための処理情報と、復号化された第２信号列と、量子化線形予測係数を用いて、予測値列の振幅を圧縮した第２予測値列を求める。加算ステップは、第２予測値列と予測残差列とを加算して第２信号列を求める。予測値算出ステップは、復号線形対応サブステップ、復号予測サブステップ、第２復号サブステップを有する。復号線形対応サブステップは、復号化された第２信号列を、処理情報によって特定された元の信号列と線形な関係に近づける可逆な処理によって、算出用信号列に変換する。復号予測サブステップは、算出用信号列と量子化線形予測係数を用いて予測値列を求める。第２復号サブステップは、復号線形対応サブステップの逆の処理によって、予測値列の振幅を圧縮して第２予測値列を求める。

また、復号線形対応サブステップの処理は、第２信号列と、元の信号列と線形な信号列との重みつき加算とすればよい。この場合、処理情報は、重みつき加算の重み情報とすればよい。

一般的に、線形な信号列は効率よく予測できる。しかし、線形な信号列は、もともと振幅を表すためのビット数が多くなるので符号量も多くなってしまう。一方、圧伸された信号列をそのまま数値とみなせば、振幅を表すためのビット数を少なくできる。しかし、波形自体が不自然になってしまうので、予測効率が悪くなる。本発明の符号化方法と復号化方法によれば、予測値列の算出（予測値算出ステップ）に用いる信号列として、第２信号列よりも元の信号列と線形な関係に近い信号列の中で符号化効率のよい信号列を探索して用いるので、予測残差列から求めた符号量の推定値を小さくでき、符号化の効率を高めることができる。また、その結果として符号量を少なくできる。

以下では、説明の重複を避けるため同じ機能を有する構成部や同じ処理を行う処理ステップには同一の番号を付与し、説明を省略する。
［第１実施形態］
図７に、第１実施形態の圧伸された信号列（第２信号列）を符号化する符号化装置の機能構成例を示す。また、図８に、この符号化装置の処理フロー例を示す。符号化装置１００は、符号化装置８００（図３）と予測値算出部１３０、算出用対応変換候補出力部１７０、最適選定部１８０が異なる。その他の構成は同じである。

算出用対応変換候補出力部１７０は、第２信号列Ｘ＝｛ｘ（１），ｘ（２），…，ｘ（Ｎ）｝を、元の信号列と線形な関係に近づける可逆な処理である算出用対応変換の候補Ｆ（）を、あらかじめ定めた手順で出力する（Ｓ１７０）。算出用対応変換の候補をあらかじめ定めた手順で決める方法として、例えば、元の信号列を線形な関係に近づける可逆な処理を、あらかじめ定めた複数の算出用対応変換の候補の中から１つずつ選ぶ方法がある。あるいは、予測残差列から求めた符号量の推定値が減る方向に算出用対応変換の候補Ｆ（）を調整していく方法などがある。なお、予測残差列の各信号の絶対値の和や、各信号の２乗の和などを求めることにより、予測残差列から符号量を推定できる。

予測値算出部１３０は、算出用線形対応手段１３１、算出手段１３２、第２予測手段１３３を有する。算出用線形対応手段１３１は、第２信号列Ｘを、算出用対応変換の候補Ｆ（）によって、算出用信号列Ｆ（Ｘ）に変換する（Ｓ１３１）。算出手段１３２は、算出用信号列Ｆ（Ｘ）と量子化線形予測係数Ｋ’を用いて、次式のように予測値列Ｆ（Ｙ）＝｛Ｆ（ｙ（１）），Ｆ（ｙ（２）），…，Ｆ（ｙ（Ｎ））｝を求める（Ｓ１３２）。

ただし、ｎは１以上Ｎ以下の整数である。第２予測手段１３３は、ステップＳ１３１の逆の処理Ｆ^−１（）によって、予測値列Ｆ（Ｙ）の振幅を圧縮して第２予測値列Ｙ＝｛ｙ（１），ｙ（２），…，ｙ（Ｎ）｝を求める（Ｓ１３３）。

なお、圧伸とは、元の信号列の大小関係を番号系列で示すことを意味している。また、元の信号列の大小関係を示す番号系列とは、大小関係を維持したまま、あるいは大小関係を反転して、均等間隔に付された数である。非特許文献２（Ｇ．７１１）には、Ａ則やμ則の場合の具体例が表で示されている（非特許文献２のＴａｂｌｅ１ａ〜２ｂ）。Ａ則の場合もμ則の場合も、非特許文献２の表の第６列に「８ビットの形式（図２参照）」、第７列に「元の信号の量子化値」、第８列に「元の信号の大小関係を示す番号」が示されている。「８ビットの形式」は、０と１とを反転させるなどのビット形式を決めるルールに従って定められている。これを、ビット形式を決めるルールに従って数値に戻したものが、「元の信号の大小関係を示す番号」である。非特許文献２の「元の信号の大小関係を示す番号」が、本発明の第２信号列の１つのサンプル値に相当する。また、非特許文献２の「元の信号の量子化値」が、元の信号列と線形な関係の信号列の１つのサンプル値に相当する。例えば、μ則の“１１１０１１１１”という８ビットは、元の信号の大小関係を示す番号は１６であり、元の信号の量子化値は３３である。また、μ則の“１０００１１１１”という８ビットは、元の信号の大小関係を示す番号は１１２であり、元の信号の量子化値は４１９１である。

符号化装置１００は、あらかじめ定めた繰返しの条件を満たすかを確認する（Ｓ１７５）。あらかじめ定めた繰返しの条件は、算出用対応変換の候補を選ぶ手順が、あらかじめ定めた算出用対応変換の候補から順次選ぶ場合には、あらかじめ定めた算出用対応変換の候補の全てに対してステップＳ１７０、Ｓ１３０、Ｓ８４０が終了したときとすればよい。また、算出用対応変換の候補を選ぶ手順が、予測残差列から求めた符号量の推定値が減る方向に算出用対応変換の候補Ｆ（）を調整していく場合には、予測誤差が閾値以下となったときとすればよい。

ステップＳ１７５が条件を満たさない場合には、ステップＳ１７０に戻り、算出用対応変換候補出力部１７０が、あらかじめ定めた手順で次の算出用対応変換の候補Ｆ（）を出力する。ステップＳ１７５が条件を満たす場合には、最適選定部１８０は、繰返し処理の間にステップＳ１７０（算出用対応変換候補出力ステップ）が出力した複数の算出用対応変換の候補の中から、予測残差列から求めた符号量の推定値を最小にする算出用対応変換を選び、選ばれた算出用対応変換を特定する処理情報Ｍと当該算出用対応変換Ｆ（）を用いた時の予測残差列Ｅを出力する（Ｓ１８０）。残差符号化部８６０は、最適選定部１８０が出力した予測残差列Ｅを符号化する（Ｓ８６０）。

図９に、第１実施形態の第２信号列に復号化する復号化装置の機能構成例を示す。また、図１０に、この復号化装置の処理フロー例を示す。復号化装置３００は、予測残差符号Ｃ_ｅ、予測係数符号Ｃ_ｋ、処理情報Ｍを入力とし、第２信号列Ｘを出力とする。復号化装置３００は、復号化装置９００（図５）と予測値算出部３３０が異なり、その他の構成は同じである。予測値算出部３３０は、復号線形対応手段３３１、復号予測手段３３２、第２復号手段３３３を有する。復号線形対応手段３３１は、復号化された第２信号列Ｘを、処理情報Ｍによって特定された元の信号列と線形な関係に近づける可逆な処理Ｆ（）によって、算出用信号列Ｆ（Ｘ）に変換する（Ｓ３３１）。復号予測手段３３２は、算出用信号列Ｆ（Ｘ）と量子化線形予測係数Ｋ’を用いて、次式のように予測値列Ｆ（Ｙ）を求める（Ｓ３３２）。

第２復号手段３３３は、ステップＳ３３１の逆の処理Ｆ^−１（）によって、予測値列Ｆ（Ｙ）の振幅を圧縮して第２予測値列Ｙを求める（Ｓ３３３）。

符号化装置１００のステップＳ１３１（算出用線形対応サブステップ）、復号化装置３００のステップＳ３３１（復号線形対応サブステップ）で行われる「第２信号列Ｘを、元の信号列と線形な関係に近づける処理（算出用対応変換）Ｆ（）」とは、圧伸された信号列と元の信号列と線形な関係の信号列との中間的な信号列にする処理であり、元の信号列と線形な関係の信号列にする処理は含まない。具体的には、以下のような処理である。線形な関係とは、元の信号列の１つのサンプル値の振幅をｓとするときに、
｜１−Ｈ（αｓ）／αＨ（ｓ）｜≒０
ただし、αは任意の実数
を満足する関数Ｈ（）によって変換された信号列を意味している。なお、この式では離散化に伴う誤差は無視している。第２信号列の１つのサンプル値の振幅ｘと元の信号列の１つのサンプル値の振幅ｓとの関係がｘ＝Ｇ（ｓ）の場合は、任意のαに対しては
｜１−Ｇ（αｓ）／αＧ（ｓ）｜≒０
を満足しない。「線形な関係に近づける処理（算出用対応変換）」とは、この処理を関数Ｆ（）とすると、任意のαに対して、
｜１−Ｆ（αｘ）／αＦ（ｘ）｜＜｜１−Ｇ（αｓ）／αＧ（ｓ）｜
となり、かつ、すべてのαに対しては
｜１−Ｆ（αｘ）／αＦ（ｘ）｜≒０
は満足しない。たとえば、第２信号列の１つのサンプル値の振幅ｘと元の信号列の１つのサンプル値の振幅ｓとの重みつき加算（たとえば、ｇを重みとしてｘ＋ｇｓ）を行う処理がある。また、算出用対応変換Ｆ（）は符号化装置と復号化装置とで同じにする必要がある。上記の重み付加算の方法の場合、重みｇまたは重みｇを示す符号を処理情報Ｍとすれば、処理情報Ｍによって算出用対応変換Ｆ（）が特定できる。したがって、符号化装置と復号化装置とで同じ処理が行えるし、逆の処理Ｆ^−１（）も容易に実行できる。

本実施形態の符号化装置と復号化装置によれば、予測値列の算出（予測値算出ステップ）に用いる信号列として、第２信号列よりも元の信号列と線形な関係に近い信号列の中で符号化効率のよい信号列を探索して用いる。したがって、予測残差列から求めた符号量の推定値を小さくでき、符号化の効率を高めることができる。また、その結果として符号量を少なくできる。

［変形例］
図１１に、第１実施形態変形例の第２信号列を符号化する符号化装置の機能構成例を示す。また、図１２に、この符号化装置の処理フロー例を示す。符号化装置２００は、符号化装置１００（図７）と線形予測部２１０が異なる。その他の構成は同じである。線形予測部２１０は、分析用線形対応手段２１１と分析係数手段２１２とを有する。分析用線形対応手段２１１は、第２信号列Ｘを、元の信号列と線形な関係に近づける処理Ｆ’（）によって分析用信号列Ｆ’（Ｘ）に変換する（Ｓ２１１）。分析係数手段２１２は、分析用信号列Ｆ’（Ｘ）を線形予測分析して線形予測係数Ｋを求める（Ｓ２１２）。処理Ｆ’（）は線形予測係数Ｋを求めるために行う処理であり、その結果は線形予測係数Ｋに反映されるので、復号化装置には必要がなく、可逆である必要もない。したがって、適宜変更してもよい。

本変形例の符号化装置によれば、圧伸された信号列を線形に近づけた上で線形予測係数を求めるので、さらに予測残差列から求めた符号量の推定値を小さくでき、符号化の効率を高めることができる。また、その結果として符号量を少なくできる。

［第２実施形態］
図１３に、第２実施形態の第２信号列を符号化する符号化装置の機能構成例を示す。また、図１４に、この符号化装置の処理フロー例を示す。符号化装置４００は、符号化装置１００（図７）と算出用対応変換候補出力部４７０、最適選定部４８０が異なる。その他の構成は同じである。

算出用対応変換候補出力部４７０は、第２信号列Ｘ＝｛ｘ（１），ｘ（２），…，ｘ（Ｎ）｝を、元の信号列と線形な関係に近づける可逆な処理である算出用対応変換の候補Ｆ（）を、あらかじめ定めた手順で出力する（Ｓ４７０）。算出用対応変換の候補をあらかじめ定めた手順で決める方法として、例えば、元の信号列を線形な関係に近づける可逆な処理を、あらかじめ定めた複数の算出用対応変換の候補の中から１つずつ選ぶ方法がある。あるいは、予測係数符号と予測残差符号を合わせた符号量が減る方向に算出用対応変換の候補Ｆ（）を調整していく方法などがある。

符号化装置４００は、あらかじめ定めた繰返しの条件を満たすかを確認する（Ｓ４７５）。あらかじめ定めた繰返しの条件は、算出用対応変換の候補を選ぶ手順が、あらかじめ定めた算出用対応変換の候補から順次選ぶ場合には、あらかじめ定めた算出用対応変換の候補の全てに対してステップＳ４７０、Ｓ１３０、Ｓ８４０、Ｓ８５０、Ｓ８６０が終了したときとすればよい。また、算出用対応変換の候補を選ぶ手順が、予測係数符号と予測残差符号を合わせた符号量が減る方向に算出用対応変換の候補Ｆ（）を調整していく場合には、符号量が閾値以下となったときとすればよい。

ステップＳ４７５が条件を満たさない場合には、ステップＳ４７０に戻り、算出用対応変換候補出力部４７０が、あらかじめ定めた手順で次の算出用対応変換の候補Ｆ（）を出力する。ステップＳ４７５が、条件を満たす場合には、最適選定部４８０は、繰返し処理の間にステップＳ４７０（算出用対応変換候補出力ステップ）が出力した複数の算出用対応変換の候補の中から、符号量を最小にする算出用対応変換を選び、選ばれた算出用対応変換を特定する処理情報Ｍと当該算出用対応変換Ｆ（）を用いた時の予測残差符号Ｃ_ｅを出力する（Ｓ４８０）。なお、ステップＳ４８０の処理に予測残差符号Ｃ_ｅだけでなく予測係数符号Ｃ_ｋも用いてもよいし、予測残差符号Ｃ_ｅのみを用いてもよい。

第２実施形態の復号化装置は、第１実施形態（図９）と同じである。
第２実施形態の符号化装置と復号化装置によれば、第１実施形態と同じように、予測値列の算出（予測値算出ステップ）に用いる信号列として、第２信号列よりも元の信号列と線形な関係に近い信号列の中で符号化効率のよい信号列を探索して用いる。したがって、予測残差列から求めた符号量の推定値を小さくでき、符号化の効率を高めることができる。また、その結果として符号量を少なくできる。

［変形例］
図１５に、第２実施形態変形例の第２信号列を符号化する符号化装置の機能構成例を示す。また、図１６に、この符号化装置の処理フロー例を示す。符号化装置５００は、符号化装置４００（図１３）と線形予測部２１０が異なる。その他の構成は同じである。線形予測部２１０は、分析用線形対応手段２１１と分析係数手段２１２とを有する。分析用線形対応手段２１１は、第２信号列Ｘを、元の信号列と線形な関係に近づける処理Ｆ’（）によって分析用信号列Ｆ’（Ｘ）に変換する（Ｓ２１１）。分析係数手段２１２は、分析用信号列Ｆ’（Ｘ）を線形予測分析して線形予測係数Ｋを求める（Ｓ２１２）。処理Ｆ’（）は線形予測係数Ｋを求めるために行う処理であり、その結果は線形予測係数Ｋに反映されるので、復号化装置には必要がなく、可逆である必要もない。したがって、適宜変更してもよい。

本変形例の符号化装置によれば、圧伸された信号列を線形に近づけた上で線形予測係数を求めるので、さらに予測残差列から求めた符号量の推定値を小さくでき、符号化の効率を高めることができる。また、その結果として符号量を少なくできる。
第１実施形態、第２実施形態に示したように、いくつかの方法で符号量を最小にする算出用対応変換を求めることができる。本発明の効果は、どのような方法で符号量を最小にする算出用対応変換を求めるかには関係ない。

［具体例］
図１７に、線形な関係に近づける処理Ｆ（）として第２信号列Ｘと元の信号列と線形な信号列Ｓ=｛ｓ（１），ｓ（２），…，ｓ（Ｎ）｝との重みつき加算（ｇを重みとしてＸｇ＋Ｓ）を行った場合の８ビットのμ則の形式（図２）の例を示す。なお、図１７では極性が正の場合のみを示している。また、μ則の指数部（セグメント）と線形部（レベル）は、一般的な感覚とは“１”と“０”とが反転しており、μ則では“１１１１１１１１”が正の最小の数値を示し、“１０００００００”が正の最大の数値を示すことに注意されたい。図中の「元の信号の大小関係を示す番号」の列が、非特許文献２（Ｇ．７１１）のμ則の具体例を示す表（Ｔａｂｌｅ２ａ）の第８列に相当し、「元の信号の量子化値」の列が第７列に相当する。図１７（Ａ）は指数部（セグメント）が“１１１”の例を示しており、レベルが１増えるごとに、元の信号の大小関係を示す番号はｇ、元の信号の量子化値は２増えている。図１７（Ｂ）は指数部（セグメント）が“１１０” の例を示しており、レベルが１増えるごとに、元の信号の大小関係を示す番号はｇ、元の信号の量子化値は４増えている。図１７（Ｃ）は指数部（セグメント）が“００１” の例を示しており、レベルが１増えるごとに、元の信号の大小関係を示す番号はｇ、元の信号の量子化値は１２８増えている。図１７（Ｄ）は指数部（セグメント）が“０００” の例を示しており、レベルが１増えるごとに、元の信号の大小関係を示す番号はｇ、元の信号の量子化値は２５６増えている。なお、中間数値とは、処理Ｆ（）を行った後の値を指している。第２信号列Ｘと元の信号列と線形な信号列Ｓとの重みつき加算（ｇを重みとしてＸｇ＋Ｓ）によって、線形な関係に近づけることができる（重み付加算の結果、線形特性と圧伸特性の中間状態となる）。

算出用対応変換候補出力部１７０、４７０があらかじめ複数の算出用対応変換の候補を定めておく場合であれば、何種類かの重みｇを定めておけばよい。これらの重みｇを定める方法としては、学習データを用意しておき、学習データに適した重みｇを求める方法がある。これらの重みｇは、クラスタリングで設計することができる。図１８は、学習データを用いて、２つの重みｇ_１、ｇ_２を求める処理フロー例である。

初期値として、重みｇ_１、ｇ_２を用意しておく。学習データの全フレームに対して、フレームごとに、それぞれの重みを用いた算出用対応変換Ｆ（）を使って符号化し、符号量を比較する（Ｓ１０１０）。重みｇ_１の方が、符号量が少なかった全てのフレームに対して、最適な重みとなるように重みｇ_１を計算し、新しい重みｇ_１とする（Ｓ１０２０）。計算の方法としては、例えば、重みｇ_１を微小に増減させて、全体の符号量が減る方向に動かし、収束させる方法がある。重みｇ_２の方が、符号量が少なかった全てのフレームに対して、最適な重みとなるように重みｇ_２を計算し、新しい重みｇ_２とする（Ｓ１０３０）。あらかじめ定めた繰返し条件を満たすかを確認する（Ｓ１０４０）。なお、あらかじめ定めた条件とは、例えば繰返しの回数である。条件を満たさない場合はステップＳ１０１０に戻り、条件を満たす場合には処理を終了する。この処理で求められた重みｇ_１、ｇ_２によって特定される算出用対応変換Ｆ（）が、算出用対応変換候補出力部１７０、４７０があらかじめ定めておく算出用対応変換の候補である。

図１９に、コンピュータの機能構成例を示す。本発明の符号化方法、復号化方法は、コンピュータ２０００の記録部２０２０に、本発明の各構成部としてコンピュータ２０００を動作させるプログラムを読み込ませ、制御部２０１０、入力部２０３０、出力部２０４０などを動作させることで、コンピュータに実行させることができる。また、コンピュータに読み込ませる方法としては、プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録しておき、記録媒体からコンピュータに読み込ませる方法、サーバ等に記録されたプログラムを、電気通信回線等を通じてコンピュータに読み込ませる方法などがある。

圧伸された信号列の振幅の例を示す図。８ビットのμ則の具体的な形式を示す図。符号化装置の機能構成例を示す図。符号化装置の処理フロー例を示す図。復号化装置の機能構成例を示す図。復号化装置の処理フロー例を示す図。第１実施形態の符号化装置の機能構成例を示す図。第１実施形態の符号化装置の処理フロー例を示す図。第１実施形態の復号化装置の機能構成例を示す図。第１実施形態の復号化装置の処理フロー例を示す図。第１実施形態変形例の符号化装置の機能構成例を示す図。第１実施形態変形例の符号化装置の処理フロー例を示す図。第２実施形態の符号化装置の機能構成例を示す図。第２実施形態の符号化装置の処理フロー例を示す図。第２実施形態変形例の符号化装置の機能構成例を示す図。第２実施形態変形例の符号化装置の処理フロー例を示す図。線形な関係に近づける処理Ｆ（）として第２信号列のサンプル値の振幅ｘと元の信号列のサンプル値の振幅ｓとの重みつき加算を行った場合の指数部が“１１１”と“１１０”の例を示す図。線形な関係に近づける処理Ｆ（）として第２信号列のサンプル値の振幅ｘと元の信号列のサンプル値の振幅ｓとの重みつき加算を行った場合の指数部が“００１”と“０００”の例を示す図。学習データを用いて、２つの重みを求める処理フロー例を示す図。コンピュータの機能構成例を示す図。

符号の説明

１００、２００、４００、５００、８００符号化装置
１３０、８３０予測値算出部１３１算出用線形対応手段
１３２算出手段１３３第２予測手段
１７０、４７０算出用対応変換候補出力部１８０最適選定部
２１０、８１０線形予測部２１１分析用線形対応手段
２１２分析係数手段３００、９００復号化装置
３３０、９３０予測値算出部３３１復号線形対応手段
３３２復号予測手段３３３第２復号手段
４８０最適選定部８２０量子化部
８４０減算部８５０係数符号化部
８６０残差符号化部８７０フレーム分割部
９１０残差復号化部９２０係数復号化部
９４０加算部

Claims

線形PCM信号により構成される元の信号列の大小関係を示す番号系列（以下、「第２信号列」という）を符号化する符号化方法であって、
前記第２信号列を用いて、線形予測係数を求める線形予測ステップと、
前記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を求める量子化ステップと、
前記第２信号列と前記量子化線形予測係数を用いて、第２予測値列を求める予測値算出ステップと、
前記第２信号列と前記第２予測値列との差を求め、予測残差列を求める減算ステップと、
前記量子化線形予測係数を符号化し、予測係数符号を求める係数符号化ステップと、
前記予測残差列を符号化し、予測残差符号を求める残差符号化ステップと
を有し、
前記予測値算出ステップは、
前記第２信号列に含まれる各信号と前記元の信号列に含まれる各信号との中間的な信号による信号列を生成する処理である算出用対応変換処理によって、算出用信号列に変換する算出用対応変換サブステップと、
前記算出用信号列と前記量子化線形予測係数を用いて予測値列を求める算出サブステップと、
前記予測値列の各信号に対して、前記算出用対応変換処理の逆の処理をして得られる第２予測値により構成される第２予測値列を求める第２予測サブステップと、
を有し、
複数種類の前記算出用対応変換処理の中から符号量または符号量の推定値が最小になる算出用対応変換処理を求め、当該算出用対応変換処理を特定する情報と、当該算出用対応変換処理に対応する予測残差列とを出力する最適選択ステップを更に有し、
前記残差符号化ステップは、前記最適選択ステップで得られた予測残差列を符号化する
ことを特徴とする符号化方法。
線形PCM信号により構成される元の信号列の大小関係を示す番号系列（以下、「第２信号列」という）を符号化する符号化方法であって、
前記第２信号列を用いて、線形予測係数を求める線形予測ステップと、
前記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を求める量子化ステップと、
前記第２信号列に含まれる各信号と前記元の信号列に含まれる各信号との中間的な信号による信号列を生成する処理である算出用対応変換の候補を、あらかじめ定めた複数の算出用対応変換の候補の中からあらかじめ定めた手順で１つずつ出力する算出用対応変換候補出力ステップと、
前記算出用対応変換の候補ごとに、前記第２信号列と前記量子化線形予測係数を用いて、第２予測値列を求める予測値算出ステップと、
前記算出用対応変換の候補ごとに、前記第２信号列と前記第２予測値列との差を求め、予測残差列を求める減算ステップと、
あらかじめ定めた条件を満たすまで実行された繰返しの間に前記算出用対応変換候補出力ステップが出力した複数の算出用対応変換の候補の中から、前記予測残差列から求めた符号量の推定値を最小にする算出用対応変換を選び、選ばれた算出用対応変換を特定する処理情報と当該算出用対応変換を用いた時の予測残差列を出力する最適選定ステップと、
前記量子化線形予測係数を符号化し、予測係数符号を出力する係数符号化ステップと、
前記予測残差列を符号化し、予測残差符号を出力する残差符号化ステップと、
を有し、
前記予測値算出ステップは、
前記第２信号列を、算出用対応変換の候補を用いて算出用信号列に変換する算出用線形対応サブステップと、
前記算出用信号列と前記量子化線形予測係数を用いて予測値列を求める算出サブステップと、
前記予測値列の各信号に対して、前記算出用対応変換の候補の逆の処理をして得られる第２予測値により構成される第２予測値列を求める第２予測サブステップと、
を有する符号化方法。
線形PCM信号により構成される元の信号列の大小関係を示す番号系列（以下、「第２信号列」という）を符号化する符号化方法であって、
前記第２信号列を用いて、線形予測係数を求める線形予測ステップと、
前記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を求める量子化ステップと、
前記量子化線形予測係数を符号化し、予測係数符号を出力する係数符号化ステップと、
前記第２信号列に含まれる各信号と前記元の信号列に含まれる各信号との中間的な信号による信号列を生成する処理である算出用対応変換の候補を、あらかじめ定めた複数の算出用対応変換の候補の中からあらかじめ定めた手順で１つずつ出力する算出用対応変換候補出力ステップと、
前記算出用対応変換の候補ごとに、前記第２信号列と前記量子化線形予測係数を用いて、第２予測値列を求める予測値算出ステップと、
前記算出用対応変換の候補ごとに、前記第２信号列と前記第２予測値列との差を求め、予測残差列を求める減算ステップと、
前記算出用対応変換の候補ごとに、前記予測残差列を符号化し、予測残差符号を出力する残差符号化ステップと、
あらかじめ定めた条件を満たすまで実行された繰返しの間に前記算出用対応変換候補出力ステップが出力した複数の算出用対応変換の候補の中から、前記予測係数符号と前記予測残差符号を合わせた符号量を最小にする算出用対応変換を選び、選ばれた算出用対応変換を特定する処理情報と当該算出用対応変換を用いた時の予測残差符号を出力する最適選定ステップと
を有し、
前記予測値算出ステップは、
前記第２信号列を、前記処理情報によって特定される算出用対応変換の候補を用いて算出用信号列に変換する算出用線形対応サブステップと、
前記算出用信号列と前記量子化線形予測係数を用いて予測値列を求める算出サブステップと、
前記予測値列の各信号に対して、前記算出用対応変換の候補の逆の処理をして得られる第２予測値により構成される第２予測値列を求める第２予測サブステップと、
を有する符号化方法。
請求項１から３のいずれかに記載の符号化方法であって、
前記中間的な信号による信号列は、前記第２信号列に含まれる各信号と前記元の信号列に含まれる各信号との重み付け加算により得られる信号による信号列である
符号化方法。
請求項１から４のいずれかに記載の符号化方法であって、
前記線形予測ステップは、
前記第２信号列に含まれる各信号を、前記元の信号列に含まれる各信号と線形な関係の分析用信号に変換して得られる分析用信号列を得る分析用線形対応サブステップと、
前記分析用信号列を線形予測分析して線形予測係数を求める分析係数サブステップと
を有することを特徴とする符号化方法。
請求項１から４のいずれかに記載の符号化方法であって、
前記線形予測ステップは、
前記第２信号列に含まれる各信号と前記元の信号列に含まれる各信号との中間的な信号である分析用信号により構成される分析用信号列を得る分析用線形対応サブステップと、
前記分析用信号列を線形予測分析して線形予測係数を求める分析係数サブステップと
を有することを特徴とする符号化方法。
線形PCM信号により構成される元の信号列の大小関係を示す番号系列（以下、「第２信号列」という）に復号化する復号化方法であって、
予測残差符号を用いて、予測残差列を求める残差復号化ステップと、
予測係数符号から量子化線形予測係数を求める係数復号化ステップと、
前記第２信号列に含まれる各信号を前記元の信号列に含まれる各信号との中間的な信号による信号列を生成する処理である算出用対応変換処理を特定するための処理情報と、復号化された過去の第２信号列と、前記量子化線形予測係数を用いて、第２予測値列を求める予測値算出ステップと、
前記第２予測値列と前記予測残差列とを加算して前記第２信号列を求める加算ステップと
を有し、
前記予測値算出ステップは、
前記過去の第２信号列を、前記処理情報によって特定された算出用対応変換処理によって、算出用信号列に変換する復号線形対応サブステップと、
前記算出用信号列と前記量子化線形予測係数を用いて予測値列を求める復号予測サブステップと、
前記予測値列の各信号に対して、前記算出用対応変換処理の逆の処理をして得られる第２予測値により構成される第２予測値列を求める第２復号サブステップと
を有する復号化方法。
請求項７に記載の復号化方法であって、
前記中間的な信号による信号列は、前記第２信号列に含まれる各信号と前記元の信号列に含まれる各信号との重み付け加算により得られる信号による信号列である
復号化方法。
線形PCM信号により構成される元の信号列の大小関係を示す番号系列（以下、「第２信号列」という）を符号化する符号化装置であって、
前記第２信号列を用いて、線形予測係数を求める線形予測部と、
前記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を求める量子化部と、
前記第２信号列と前記量子化線形予測係数を用いて、第２予測値列を求める予測値算出部と、
前記第２信号列と前記第２予測値列との差を求め、予測残差列を求める減算部と、
前記量子化線形予測係数を符号化し、予測係数符号を求める係数符号化部と、
前記予測残差列を符号化し、予測残差符号を求める残差符号化部と
を備え、
前記予測値算出部は、
前記第２信号列に含まれる各信号と前記元の信号列に含まれる各信号との中間的な信号による信号列を生成する処理である算出用対応変換処理によって、算出用信号列に変換する算出用対応変換部と、
前記算出用信号列と前記量子化線形予測係数を用いて予測値列を求める算出部と、
前記予測値列の各信号に対して、前記算出用対応変換処理の逆の処理をして得られる第２予測値により構成される第２予測値列を求める第２予測部と、
を有し、
複数種類の前記算出用対応変換処理の中から符号量または符号量の推定値が最小になる算出用対応変換処理を求め、当該算出用対応変換処理を特定する情報と、当該算出用対応変換処理に対応する予測残差列とを出力する最適選択部を更に有し、
前記残差符号化部は、前記最適選択ステップで得られた予測残差列を符号化する
ことを特徴とする符号化装置。
線形PCM信号により構成される元の信号列の大小関係を示す番号系列（以下、「第２信号列」という）を符号化する符号化装置であって、
前記第２信号列を用いて、線形予測係数を求める線形予測部と、
前記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を求める量子化部と、
前記第２信号列に含まれる各信号と前記元の信号列に含まれる各信号との中間的な信号による信号列を生成する処理である算出用対応変換の候補を、あらかじめ定めた複数の算出用対応変換の候補の中からあらかじめ定めた手順で１つずつ出力する算出用対応変換候補出力部と、
前記算出用対応変換の候補ごとに、前記第２信号列と前記量子化線形予測係数を用いて、第２予測値列を求める予測値算出部と、
前記算出用対応変換の候補ごとに、前記第２信号列と前記第２予測値列との差を求め、予測残差列を求める減算部と、
あらかじめ定めた条件を満たすまで実行された繰返しの間に前記算出用対応変換候補出力部が出力した複数の算出用対応変換の候補の中から、前記予測残差列から求めた符号量の推定値を最小にする算出用対応変換を選び、選ばれた算出用対応変換を特定する処理情報と当該算出用対応変換を用いた時の予測残差列を出力する最適選定部と、
前記量子化線形予測係数を符号化し、予測係数符号を出力する係数符号化部と、
前記予測残差列を符号化し、予測残差符号を出力する残差符号化部と、
を備え、
前記予測値算出部は、
前記第２信号列を、算出用対応変換の候補を用いて算出用信号列に変換する算出用線形対応手段と、
前記算出用信号列と前記量子化線形予測係数を用いて予測値列を求める算出手段と、
前記予測値列の各信号に対して、前記算出用対応変換の候補の逆の処理をして得られる第２予測値により構成される第２予測値列を求める第２予測手段と、
を有する符号化装置。
線形PCM信号により構成される元の信号列の大小関係を示す番号系列（以下、「第２信号列」という）を符号化する符号化装置であって、
前記第２信号列を用いて、線形予測係数を求める線形予測部と、
前記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を求める量子化部と、
前記量子化線形予測係数を符号化し、予測係数符号を出力する係数符号化部と、
前記第２信号列に含まれる各信号と前記元の信号列に含まれる各信号との中間的な信号による信号列を生成する処理である算出用対応変換の候補を、あらかじめ定めた複数の算出用対応変換の候補の中からあらかじめ定めた手順で１つずつ出力する算出用対応変換候補出力部と、
前記算出用対応変換の候補ごとに、前記第２信号列と前記量子化線形予測係数を用いて、第２予測値列を求める予測値算出部と、
前記算出用対応変換の候補ごとに、前記第２信号列と前記第２予測値列との差を求め、予測残差列を求める減算部と、
前記算出用対応変換の候補ごとに、前記予測残差列を符号化し、予測残差符号を出力する残差符号化部と、
あらかじめ定めた条件を満たすまで実行された繰返しの間に前記算出用対応変換候補出力部が出力した複数の算出用対応変換の候補の中から、前記予測係数符号と前記予測残差符号を合わせた符号量を最小にする算出用対応変換を選び、選ばれた算出用対応変換を特定する処理情報と当該算出用対応変換を用いた時の予測残差符号を出力する最適選定部と
を備え、
前記予測値算出部は、
前記第２信号列を、算出用対応変換の候補を用いて算出用信号列に変換する算出用線形対応手段と、
前記算出用信号列と前記量子化線形予測係数を用いて予測値列を求める算出手段と、
前記予測値列の各信号に対して、前記算出用対応変換の候補の逆の処理をして得られる第２予測値により構成される第２予測値列を求める第２予測手段と、
を有する符号化装置。
請求項９から１１のいずれかに記載の符号化装置であって、
前記中間的な信号による信号列は、前記第２信号列に含まれる各信号と前記元の信号列に含まれる各信号との重み付け加算により得られる信号による信号列である
符号化装置。
請求項９から１２のいずれかに記載の符号化装置であって、
前記線形予測部は、
前記第２信号列に含まれる各信号を、前記元の信号列に含まれる各信号と線形な関係の分析用信号に変換して得られる分析用信号列を得る分析用線形対応手段と、
前記分析用信号列を線形予測分析して線形予測係数を求める分析係数部と
を有することを特徴とする符号化装置。
請求項９から１２のいずれかに記載の符号化装置であって、
前記線形予測部は、
前記第２信号列に含まれる各信号と、前記元の信号列に含まれる各信号との中間的な信号である分析用信号により構成される分析用信号列を得る分析用線形対応手段と、
前記分析用信号列を線形予測分析して線形予測係数を求める分析係数手段と
を有することを特徴とする符号化装置。
線形PCM信号により構成される元の信号列の大小関係を示す番号系列（以下、「第２信号列」という）に復号化する復号化装置であって、
予測残差符号を用いて、予測残差列を求める残差復号化部と、
予測係数符号から量子化線形予測係数を求める係数復号化部と、
前記第２信号列に含まれる各信号を前記元の信号列に含まれる各信号との中間的な信号による信号列を生成する処理である算出用対応変換処理を特定するための処理情報と、復号化された過去の第２信号列と、前記量子化線形予測係数を用いて、第２予測値列を求める予測値算出部と、
前記第２予測値列と前記予測残差列とを加算して前記第２信号列を求める加算部と
を備え、
前記予測値算出部は、
前記過去の第２信号列を、前記処理情報によって特定された算出用対応変換処理によって、算出用信号列に変換する復号線形対応手段と、
前記算出用信号列と前記量子化線形予測係数を用いて予測値列を求める復号予測手段と、
前記予測値列の各信号に対して、前記算出用対応変換処理の逆の処理をして得られる第２予測値により構成される第２予測値列を求める第２復号手段と
を有する復号化装置。
請求項１５に記載の復号化装置であって、
前記中間的な信号による信号列は、前記第２信号列に含まれる各信号と前記元の信号列に含まれる各信号との重み付け加算により得られる信号による信号列である
復号化装置。
請求項１から６のいずれかに記載の符号化方法の各ステップをコンピュータに実行させる符号化プログラム。
請求項７または８記載の復号化方法の各ステップをコンピュータに実行させる復号化プログラム。
請求項１７記載の符号化プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
請求項１８記載の復号化プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。