Устройство векторного квантования, устройство векторного обратного квантования и способы для этого

Устройство векторного квантования, устройство векторного обратного квантования и способы для этого

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Область техники, к которой относится изобретение

Данное изобретение относится к устройству и способу векторного квантования, устройству и способу векторного деквантования (обратного квантования), выполняющим векторное квантование на параметрах линейных спектральных пар (LSP). Более конкретно, настоящее изобретение относится к устройству и способу векторного квантования, устройству и способу векторного деквантования, выполняющим векторное квантование на параметрах LSP, используемых для устройства кодирования/декодирования речи, передающего речевой сигнал, в областях техники системы связи с передачей пакетов, представленной системой Интернет-связи и мобильной связи или подобной.

Предшествующий уровень техники

В областях техники цифровой радиосвязи, связи с передачей пакетов, представленной Интернет-связью или хранением речевых сигналов или подобным, способы кодирования/декодирования речевого сигнала необходимы, чтобы реализовывать эффективное использование емкости канала передачи и среды хранения для радиосигналов или подобного. В числе этих способов способы кодирования/декодирования речи по схеме линейного предсказания с кодовым возбуждением (CELP) составляют основной способ.

Использующее CELP устройство кодирования речи кодирует входной речевой сигнал на основании предварительно сохраненной модели речи. Для большей конкретности, использующее CELP устройство кодирования речи делит оцифрованный речевой сигнал на кадры фиксированного временного интервала порядка 10-20 мс, выполняет анализ с линейным предсказанием речевого сигнала в каждом кадре, вычисляет коэффициент линейного предсказания (LPC) и вектор остатка линейного предсказания и кодирует коэффициент линейного предсказания и вектор остатка линейного предсказания отдельно. В качестве способа кодирования коэффициента линейного предсказания общей практикой является преобразовывать коэффициент линейного предсказания в параметр LSP (линейных спектральных пар) и кодировать параметр LSP. Кроме того, в качестве способа кодирования параметра LSP, общей практикой является подвергать параметр LSP векторному квантованию. Векторное квантование является способом, посредством чего кодовый вектор, ближайший к вектору, подлежащему квантованию, выбирается из кодовой книги, содержащей множество векторов-представителей, и индекс (код), назначенный выбранному кодовому вектору, выводится в качестве результата квантования. В векторном квантовании размер кодовой книги определяется согласно количеству доступной информации. Если, например, векторное квантование выполняется при количестве информации 8 битов, конфигурация кодовой книги может задаваться с использованием 256 (=2⁸) типов кодовых векторов.

Кроме того, для уменьшения объема информации и объема вычислений в векторном квантовании, используются различные способы, такие как многостадийное векторное квантование (MSVQ), векторное квантование с разделенным вектором (SVQ) (например, см. непатентную литературу 1). Многостадийное векторное квантование является способом векторного квантования вектора однократно и последующего векторного квантования ошибки квантования, и векторное квантование с разделенным вектором является способом разделения вектора на множество порций и квантования соответственных полученных разделенных векторов.

Кроме того, существует классифицированное векторное квантование (классифицированное VQ) в качестве способа переключения между кодовыми книгами, используемыми для векторного квантования, по ситуации в соответствии с фонетическими характеристиками (например, информации относительно произнесения голосом, приглушения и режима речи или подобного), имеющими корреляцию с LSP, подлежащим квантованию, выполняя посредством этого векторное квантование, подходящее для характеристик LSP и дополнительно улучшающее рабочую характеристику кодирования LSP (например, см. непатентную литературу 2). Например, используя взаимную корреляцию между "широкополосным" LSP (LSP, полученным, исходя из широкополосного сигнала) и "узкополосным" LSP (LSP, полученным, исходя из узкополосного сигнала), масштабируемое кодирование классифицирует узкополосный LSP в соответствии с его характеристиками, переключает кодовую книгу первой стадии в многостадийном векторном квантовании в соответствии с типом характеристик узкополосного LSP (в дальнейшем сокращенно именуемый "тип узкополосного LSP") и векторно квантует широкополосный LSP.

Кроме того, выполняются исследования относительно выполнения векторного квантования путем комбинирования многостадийного векторного квантования и классификационного векторного квантования (с группировкой на классы). В этом случае рабочая характеристика квантования может быть улучшена путем обеспечения множества групп кодовых книг (кодовая книга первой стадии, кодовая книга второй стадии, …), составляемых из множества стадий многостадийного векторного квантования в соответствии с типом узкополосного LSP, поскольку должно обеспечиваться множество групп кодовых книг, и в связи с этим требуется более большая машинная память. Соответственно выполняются исследования относительно возможности, чтобы при выполнении векторного квантования путем комбинирования многостадийного векторного квантования и классифицированного векторного квантования могла переключаться только кодовая книга первой стадии в соответствии с типом узкополосного LSP, а общие кодовые книги со второй стадии далее используются для всех типов узкополосного LSP (например, см. патентную литературу 1). В многостадийном векторном квантовании это позволяет препятствовать возрастанию необходимой машинной памяти, при этом получая эффект улучшения рабочей характеристики квантования посредством классифицированного векторного квантования.

Перечень ссылок

Патентная литература

Патентная литература (PTL) 1 WO 2006/030865

Непатентная литература

Непатентная литература (NPL) 1 Allen Gersho, Robert M. Gray, переведено Furui и (тремя) другими, "Vector quantization and information compression", CORONA PUBLISHING CO., LTD. (Векторное квантование и сжатие информации, издательство CORONA PUBLISHING CO., LTD.), 10 ноября, 1998, с. 506, 524-531.

Непатентная литература (NPL) 2 Allen Gersho, Robert M. Gray, переведено Furui и (тремя) другими, "Vector quantization and information compression", изд. CORONA PUBLISHING CO., LTD., 10 ноября, 1998, с.491-493.

Краткое описание сущности изобретения

Техническая задача изобретения

В многостадийном векторном квантовании, использующем вышеописанное классификационное векторное квантование, векторное квантование первой стадии выполняется с использованием кодовой книги, соответствующей типу узкополосного LSP, и, следовательно, отклонение распределения ошибок квантования для векторного квантования первой стадии различается в зависимости от типа узкополосного LSP. Однако, поскольку используется одна общая кодовая книга независимо от типа узкополосного LSP в векторном квантовании со второй стадии и далее, имеется проблема, что точность векторного квантования со второй стадии становится недостаточной.

На фиг.1 иллюстрируются проблемы вышеописанного многостадийного векторного квантования. На фиг.1 черные окружности представляют двумерные векторы, пунктирные окружности схематично представляют величину дисперсии векторного множества, и центр окружности представляет среднее для векторного множества. Кроме того, на фиг.1 CBa1, CBa2,..., CBan соответствуют соответственным типам узкополосного LSP и представляют множество кодовых книг, используемых для векторного квантования на первой стадии. CBb представляет кодовую книгу, используемую для векторного квантования на второй стадии.

Как показано на фиг.1, в качестве результата выполнения векторного квантования первой стадии, использующего кодовые книги CBa1, CBa2,..., CBan, отклонения распределения (распределение черных окружностей, показанных на фиг.1) для векторов ошибки квантования, использующих множество выборок, отличаются друг от друга. Когда векторное квантование второй стадии выполняется на векторах ошибки квантования при различных отклонениях распределения с использованием общего второго кодового вектора, точность квантования на второй стадии ухудшается.

Следовательно, задачей настоящего изобретения является создание устройства и способа векторного квантования, устройства и способа векторного деквантования в многостадийном векторном квантовании, в которых кодовая книга первой стадии переключается в соответствии с типом характеристик, имеющих корреляцию с вектором, подлежащим квантованию, с тем, чтобы обеспечить повышение точности квантования для векторного квантования со второй стадии далее.

Решение технической задачи изобретения

Устройство векторного квантования по настоящему изобретению имеет конфигурацию, включающую в себя первую секцию выбора, которая выбирает классификационный кодовый вектор, указывающий тип характеристик, имеющих корреляцию с вектором, подлежащим квантованию, из множества классификационных кодовых векторов, вторую секцию выбора, которая выбирает первую кодовую книгу, соответствующую выбранному классификационному кодовому вектору, из множества первых кодовых книг, первую секцию квантования, которая квантует вектор, подлежащий квантованию, используя множество первых кодовых векторов, составляющих выбранную первую кодовую книгу, и получает первый код, третью секцию выбора, которая выбирает первую матрицу, соответствующую выбранному классификационному кодовому вектору, из множества матриц, и вторую секцию квантования, которая квантует первый вектор остатка, который является разностью между первым кодовым вектором, указанным первым кодом, и подлежащим квантованию вектором, используя множество вторых кодовых векторов и выбранную первую матрицу, и получает второй код.

Устройство векторного деквантования по настоящему изобретению имеет конфигурацию, включающую в себя приемную секцию, которая принимает первый код, полученный устройством векторного квантования, квантующим вектор, подлежащий квантованию, и второй код, полученный последующим квантованием ошибки квантования относительно квантования, первую секцию выбора, которая выбирает классификационный кодовый вектор, указывающий тип характеристик, имеющих корреляцию с вектором, подлежащим квантованию, из множества классификационных кодовых векторов, вторую секцию выбора, которая выбирает первую кодовую книгу, соответствующую выбранному классификационному кодовому вектору, из множества первых кодовых книг, первую секцию деквантования, которая указывает первый кодовый вектор, соответствующий первому коду, из множества первых кодовых векторов, составляющих выбранную первую кодовую книгу, третью секцию выбора, которая выбирает матрицу, соответствующую выбранному классификационному кодовому вектору, из множества матриц, и вторую секцию деквантования, которая указывает второй кодовый вектор, соответствующий второму коду, из множества вторых кодовых векторов и получает вектор квантования, используя указанный второй кодовый вектор, выбранную матрицу и указанный первый кодовый вектор.

Способ векторного квантования по настоящему изобретению включает в себя этап выбора классификационного кодового вектора, указывающего тип характеристик, имеющих корреляцию с вектором, подлежащим квантованию, из множества классификационных кодовых векторов, этап выбора первой кодовой книги, соответствующей выбранному классификационному кодовому вектору, из множества первых кодовых книг, этап квантования вектора, подлежащего квантованию, с использованием множества первых кодовых векторов, составляющих выбранную первую кодовую книгу, и получения первого кода, этап выбора первой матрицы, соответствующей выбранному классификационному кодовому вектору, из множества матриц и этап квантования первого вектора остатка, являющегося разностью между первым кодовым вектором, указанным первым кодом, и вектором, подлежащим квантованию, с использованием набора вторых кодовых векторов и выбранной первой матрицы, и получения второго кода.

Способ векторного деквантования по настоящему изобретению включает в себя этап приема первого кода, полученного устройством векторного квантования, квантующим вектор, подлежащий квантованию, и второго кода, полученного последующим квантованием ошибки квантования относительно квантования, этап выбора классификационного кодового вектора, указывающего тип характеристик, имеющих корреляцию с вектором, подлежащим квантованию, из множества классификационных кодовых векторов, этап выбора первой кодовой книги, соответствующей выбранному классификационному кодовому вектору, из множества первых кодовых книг, этап указания первого кодового вектора, соответствующего первому коду, из множества первых кодовых векторов, составляющих выбранную первую кодовую книгу, этап выбора матрицы, соответствующей выбранному классификационному кодовому вектору, из множества матриц и этап указания второго кодового вектора, соответствующего второму коду, из множества вторых кодовых векторов и получения вектора квантования с использованием указанного второго кодового вектора, выбранной матрицы и указанного первого кодового вектора.

Полезные эффекты изобретения

В соответствии с настоящим изобретением, в многостадийном векторном квантовании, посредством чего кодовая книга первой стадии переключается в соответствии с типом характеристик, имеющих корреляцию с вектором, подлежащим квантованию, векторное квантование со второй стадии выполняется с использованием матрицы, соответствующей вышеописанному типу, и посредством этого является возможным повысить точность квантования для векторного квантования со второй стадии и далее.

Краткое описание чертежей

Фиг.1 - иллюстрация вопросов многостадийного векторного квантования предшествующего уровня техники;

фиг.2 - блок-схема, показывающая основную конфигурацию устройства векторного квантования LSP согласно варианту осуществления настоящего изобретения;

фиг.3 - блок-схема, показывающая основную конфигурацию устройства векторного деквантования LSP согласно варианту осуществления настоящего изобретения;

фиг.4 - схема, условно иллюстрирующая эффект векторного квантования LSP согласно варианту осуществления настоящего изобретения;

фиг.5 - блок-схема, показывающая основную конфигурацию устройства CELP кодирования, оснащенного устройством векторного квантования LSP согласно варианту осуществления настоящего изобретения; и

фиг.6 - блок-схема, показывающая основную конфигурацию устройства CELP декодирования, оснащенного устройством векторного деквантования LSP согласно варианту осуществления настоящего изобретения.

Описание вариантов осуществления настоящего изобретения

Ниже в документе, вариант осуществления настоящего изобретения будет описан подробно со ссылкой на сопроводительные чертежи. Устройство и способ векторного квантования, устройство и способ векторного деквантования согласно настоящему изобретению будут описаны, рассматривая в качестве примера устройство и способ векторного квантования LSP, устройство и способ векторного деквантования LSP.

Кроме того, в варианте осуществления настоящего изобретения в качестве примера будет описан случай, где квантователь широкополосного LSP для масштабируемого кодирования представляет широкополосный LSP в качестве вектора, подлежащего квантованию, и осуществляет переключение между кодовыми книгами, используемыми для первой стадии квантования, используя тип узкополосного LSP с наличием корреляции с вектором, подлежащим квантованию. Также является возможным осуществлять переключение между кодовыми книгами, используемыми для первой стадии квантования, используя квантованный узкополосный LSP (узкополосный LSP, квантованный квантователем узкополосного LSP (не показан) заранее) вместо узкополосного LSP. Кроме того, также является возможным преобразовать квантованный узкополосный LSP в формат широкополосного и осуществлять переключение между кодовыми книгами, используемыми для первой стадии квантования, используя преобразованный квантованный узкополосный LSP.

Кроме того, полагается, что матрица для перемещения отклонения распределения кодовых векторов путем выполнения вычисления матрицы на всех кодовых векторах, составляющих кодовую книгу, называется "матрицей отображения" в варианте осуществления настоящего изобретения. Матрица отображения является фактически более часто используемой, чтобы выполнять вычисления матрицы на векторе, подлежащем квантованию, как в случае варианта осуществления настоящего изобретения, чем используемой, чтобы выполнять вычисления матрицы на кодовом векторе.

На фиг.2 показана блок-схема основной конфигурации устройства 100 векторного квантования LSP согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Здесь в качестве примера будет описан случай, где устройство 100 векторного квантования LSP квантует вводимый вектор LSP посредством многостадийного (трехстадийного) векторного квантования.

На фиг.2 показано устройство 100 векторного квантования LSP, оснащенное классификатором 101, переключателем 102, первой кодовой книгой 103, сумматором 104, секцией 105 минимизации ошибки, секцией 106 определения матрицы, секцией 107 вычисления матрицы, второй кодовой книгой 108, сумматором 109, секцией 110 вычисления матрицы, третьей кодовой книгой 111 и сумматором 112.

Классификатор 101 заранее сохраняет классификационную кодовую книгу, составленную из множества порций классификационной информации, указывающей множество типов относительно вектора узкополосного LSP. Классификатор 101 выбирает классификационную информацию, которая указывает тип вектора широкополосного LSP, являющегося вектором, подлежащим квантованию, из классификационной кодовой книги и выводит классификационную информацию на переключатель 102 и секцию 106 определения матрицы. Для большей конкретности, классификатор 101 содержит классификационную кодовую книгу, составленную из кодовых векторов (классификационных кодовых векторов), соответствующих соответственным типам вектора узкополосного LSP. Классификатор 101 осуществляет поиск в классификационной кодовой книге, чтобы найти кодовый вектор, который минимизирует квадратичную ошибку по отношению к введенному вектору узкополосного LSP. Классификатор 101 рассматривает индекс кодового вектора, найденный посредством поиска, как классификационную информацию, указывающую тип вектора LSP.

Переключатель 102 выбирает одну кодовую подкнигу, соответствующую классификационной информации, введенной от классификатора 101, из первой кодовой книги 103 и устанавливает контакт выхода кодовой подкниги на сумматор 104.

Первая кодовая книга 103 заранее сохраняет кодовые подкниги (CBa1-CBan), соответствующие соответственным типам узкополосного LSP. Таким образом, когда, например, общим числом типов узкополосного LSP является n, числом кодовых подкниг, составляющих первую кодовую книгу 103, также является n. Первая кодовая книга 103 выводит первый кодовый вектор, указанный секцией 105 минимизации ошибки, из множества первых кодовых векторов, составляющих кодовую подкнигу, выбранную посредством переключателя 102, на переключатель 102.

Сумматор 104 вычисляет разность между вектором широкополосного LSP, введенным в качестве вектора, подлежащего квантованию, и первым кодовым вектором, введенным от переключателя 102, и выводит разность на секцию 105 минимизации ошибки в качестве первого вектора остатка. Кроме того, сумматор 104 выводит на секцию 107 вычисления матрицы один из первых векторов остатка, соответствующий всем первым кодовым векторам, выявленный при поиске, что будет минимальным, секцией 105 минимизации ошибки.

Секция 105 минимизации ошибки представляет результат возведения в квадрат первого вектора остатка, введенного от сумматора 104, в качестве квадратичной ошибки между вектором широкополосного LSP и первым кодовым вектором, осуществляет поиск в первой кодовой книге и посредством этого получает первый кодовый вектор, который минимизирует эту квадратичную ошибку. Подобным образом секция 105 минимизации ошибки представляет результат возведения в квадрат второго вектора остатка, введенного от сумматора 109, в качестве квадратичной ошибки между первым вектором остатка и вторым кодовым вектором, осуществляет поиск во второй кодовой книге и посредством этого получает второй кодовый вектор, который минимизирует эту квадратичную ошибку. Подобным образом секция 105 минимизации ошибки представляет результат возведения в квадрат третьего вектора остатка, введенного от сумматора 112, в качестве квадратичной ошибки между вторым вектором остатка и третьим кодовым вектором, осуществляет поиск в третьей кодовой книге и посредством этого получает третий кодовый вектор, который минимизирует эту квадратичную ошибку. Секция 105 минимизации ошибки совместно кодирует индексы, назначенные трем кодовым векторам, полученным посредством поиска, и выводит кодированные индексы в виде кодированных данных.

Секция 106 определения матрицы заранее сохраняет кодовую книгу матрицы отображения, составленную из матриц отображения, соответствующих различным типам вектора узкополосного LSP. Причем кодовая книга матрицы отображения составлена из двух кодовых книг матриц отображения: первой кодовой книги матрицы отображения и второй кодовой книги матрицы отображения. Кроме того, первая кодовая книга матрицы отображения составлена из первой матрицы отображения, используемой, чтобы выполнять вычисления матрицы на первом кодовом векторе, и вторая кодовая книга матрицы отображения составлена из второй матрицы отображения, используемой, чтобы выполнять вычисления матрицы на втором кодовом векторе. Секция 106 определения матрицы выбирает первую матрицу отображения и вторую матрицу отображения в соответствии с введенной от классификатора 101 классификационной информацией из кодовой книги матрицы отображения. Секция 106 определения матрицы выводит обратную матрицу для выбранной первой матрицы отображения на секцию 107 вычисления матрицы и выводит обратную матрицу для выбранной второй матрицы отображения на секцию 110 вычисления матрицы.

Секция 107 вычисления матрицы выполняет вычисления матрицы на первом векторе остатка, введенном от сумматора 104, используя обратную матрицу для первой матрицы отображения, введенную от секции 106 определения матрицы, и выводит вектор после вычисления матрицы на сумматор 109.

Вторая кодовая книга (CBb) 108 составлена из множества вторых кодовых векторов и выводит на сумматор 109 второй кодовый вектор, указанный указателем от секции 105 минимизации ошибки.

Сумматор 109 вычисляет разность между вектором после вычисления матрицы, введенным от секции 107 вычисления матрицы, и вторым кодовым вектором, введенным из второй кодовой книги 108, и выводит разность на секцию 105 минимизации ошибки в качестве второго вектора остатка. Кроме того, сумматор 109 выводит один из вторых векторов остатка, соответствующий всем вторым кодовым векторам, который был выявлен, что будет минимальным, при поиске секцией 105 минимизации ошибки, на секцию 110 вычисления матрицы.

Секция 110 вычисления матрицы выполняет вычисление матрицы на втором векторе остатка, введенном от сумматора 109, используя обратную матрицу для второй матрицы отображения, введенную от секции 106 определения матрицы, и выводит вектор после вычисления матрицы на сумматор 112.

Третья кодовая книга 111 (CBc) составлена из множества третьих кодовых векторов и выводит на сумматор 112 третий кодовый вектор, указанный указателем от секции 105 минимизации ошибки.

Сумматор 112 вычисляет разность между вектором после вычисления матрицы, введенным от секции 110 вычисления матрицы, и третьим кодовым вектором, введенным от третьей кодовой книги 111, и выводит эту разность на секцию 105 минимизации ошибки в качестве третьего вектора остатка.

Затем будут описаны операции, выполняемые устройством 100 векторного квантования LSP, рассматривая в качестве примера случай, где порядком вектора широкополосного LSP, подлежащим квантованию, является R-й порядок. В нижеследующем описании вектор широкополосного LSP будет представлен в виде LSP(i) (i=0, 1,..., R-1).

Классификатор 101 содержит классификационную кодовую книгу, составленную из n кодовых векторов (классификационных кодовых векторов), соответствующих n типам векторов узкополосного LSP. Классификатор 101 находит m-й кодовый вектор, в котором квадратичная ошибка при введенном узкополосном векторе LSP становится минимальной, путем просмотра кодовых векторов. Классификатор 101 выводит m (1≤m≤n) на переключатель 102 и секцию 106 определения матрицы в качестве классификационной информации.

Переключатель 102 выбирает кодовую подкнигу CBam, соответствующую классификационной информации m, из первой кодовой книги 103 и устанавливает контакт выхода кодовой подкниги на сумматор 104.

Первая кодовая книга 103 выводит первый кодовый вектор CODE_1^(d1')(i) (i=0, 1,..., R-1), указанный указателем d1' от секции 105 минимизации ошибки, из каждого первого кодового вектора CODE_1^(d1)(i) (d1=0, 1,..., D1-1, i=0, 1,..., R-1), составляющего CBam для n кодовых подкниг CBa1-CBan, на переключатель 102. Здесь D1 является общим числом кодовых векторов в первой кодовой книге, и d1 является индексом первого кодового вектора. Здесь первая кодовая книга 103 последовательно принимает значения d1' от d1'=0 до d1'=D1-1, указанные секцией 105 минимизации ошибки.

Сумматор 104 вычисляет разность между вектором LSP(i) (i=0, 1,..., R-1) широкополосного LSP, введенным в качестве вектора, подлежащего квантованию, и первым кодовым вектором CODE_1^(d1')(i) (i=0, 1,..., R-1), введенным из первой кодовой книги 103 согласно уравнению 1 ниже, и выводит эту разность на секцию 105 минимизации ошибки в качестве первого вектора остатка Err_1^(d1')(i) (i=0, 1,..., R-1). Кроме того, сумматор 104 выводит на секцию 107 вычисления матрицы первый вектор остатка Err_1^(d1-^min)(i) (i=0, 1,..., R-1), выявленный, что будет минимальным, при поиске секцией 105 минимизации ошибки для первого вектора остатка Err_1^(d1')(i) (i=0, 1,..., R-1), соответствующего d1' от d1'=0 до d1'=D1-1.

(Уравнение 1)

Секция 105 минимизации ошибки последовательно указывает значения d1' от d1'=0 до d1'=D1-1 на первую кодовую книгу 103, возводит в квадрат первый вектор остатка Err_1^(d1')(i) (i=0, 1,..., R-1), введенный от сумматора 104, для d1' от d1'=0 до d1'=D1-1 согласно уравнению 2 ниже и находит квадратичную ошибку Err.

(Уравнение 2)

Секция 105 минимизации ошибки сохраняет индекс d1' первого кодового вектора, квадратичная ошибка которого, Err, становится минимальной, в качестве первого индекса d1_min.

Секция 106 определения матрицы выбирает обратную матрицу MM_1^-1(m) первой матрицы отображения, соответствующей классификационной информации m, из первой кодовой книги матриц отображения и выводит обратную матрицу MM_1^-1(m) на секцию 107 вычисления матрицы. Кроме того, секция 106 определения матрицы выбирает обратную матрицу MM_2^-1(m) для второй матрицы отображения, соответствующей классификационной информации m, из второй кодовой книги матрицы отображения и выводит обратную матрицу MM_2^-1(m) на секцию 110 вычисления матрицы.

Секция 107 вычисления матрицы выполняет вычисление матрицы на первом векторе остатка Err_1^(d1-^min)(i) (i=0, 1,..., R-1), введенном от сумматора 104, используя обратную матрицу MM_1^-1(m) для первой матрицы отображения, введенную от секции 106 определения матрицы, согласно уравнению 3 ниже и выводит полученную Map_Err_1^(d1-^min)(i) (i=0, 1,..., R-1) на сумматор 109.

(Уравнение 3)

Вторая кодовая книга 108 выводит на сумматор 109 кодовый вектор CODE_2^(d2')(i) (i=0, 1,..., R-1), указанный указателем d2' от секции 105 минимизации ошибки, из каждого второго кодового вектора CODE_2^(d2)(i) (d2=0, 1,..., D2-1, i=0, 1,..., R-1), составляющего кодовую книгу. Здесь D2 является общим числом кодовых векторов второй кодовой книги, и d2 является индексом кодового вектора. Вторая кодовая книга 108 последовательно принимает значения d2' от d2'=0 до d2'=D2-1, указанные секцией 105 минимизации ошибки.

Сумматор 109 вычисляет разность между первым вектором остатка Map_Err_1^(d1-^min)(i) (i=0, 1,..., R-1) после вычисления матрицы, введенным от секции 107 вычисления матрицы, и вторым кодовым вектором CODE_2^(d2')(i) (i=0, 1,..., R-1), введенным из второй кодовой книги 108, согласно уравнению 4 ниже и выводит эту разность на секцию 105 минимизации ошибки в качестве второго вектора остатка Err_2^(d2')(i) (i=0, 1,..., R-1). Кроме того, сумматор 109 выводит на секцию 110 вычисления матрицы второй вектор остатка Err_2^(d2-^min)(i) (i=0, 1,..., R-1), выявленный, что будет минимальным, при поиске секцией 105 минимизации ошибки для второго вектора остатка Err_2^(d2')(i) (i=0, 1,..., R-1), соответствующего значению d2' от d2'=0 до d2'=D1-1.

(Уравнение 4)

Здесь секция 105 минимизации ошибки последовательно указывает значение d2' от d2'=0 до d2'=D2-1 на вторую кодовую книгу 108, возводит в квадрат второй вектор остатка Err_2^(d2')(i) (i=0, 1,..., R-1), введенный от сумматора 109, при d2' от d2'=0 до d2'=D2-1 согласно уравнению 5 ниже и находит квадратичную ошибку Err.

(Уравнение 5)

Секция 105 минимизации ошибки сохраняет индекс d2' второго кодового вектора, квадратичная ошибка которого, Err, становится минимальной, в качестве второго индекса d2_min.

Секции 110 вычисления матрицы выполняет вычисления матрицы на втором векторе остатка Err_2^(d2-^min)(i) (i=0, 1,..., R-1), введенном от сумматора 109, используя обратную матрицу MM_2^-1(m) для второй матрицы отображения, введенную от секции 106 определения матрицы, согласно уравнению 6 ниже и выводит полученную Map_Err_2^(d2-^min)(i) (i=0, 1,..., R-1) на сумматор 112.

(Уравнение 6)

Третья кодовая книга 111 выводит на сумматор 112 третий кодовый вектор CODE_3^(d3')(i) (i=0, 1,..., R-1), указанный указателем d3' от секции 105 минимизации ошибки, из каждого третьего кодового вектора CODE_3^(d3)(i) (d3=0, 1,..., D3-1, i=0, 1,..., R-1), составляющего кодовую книгу. Здесь D3 является общим числом кодовых векторов третьей кодовой книги, и d3 является индексом кодового вектора. Третья кодовая книга 111 последовательно принимает значения d3' от d3'=0 до d3'=D3-1, указанные секцией 105 минимизации ошибки.

Сумматор 112 вычисляет разность между вторым вектором остатка Map_Err_2^(d2-^min)(i) (i=0, 1,..., R-1) после вычисления матрицы, введенной от секции 110 вычисления матрицы, и кодовым вектором CODE_3^(d3')(i) (i=0, 1,..., R-1), введенным из третьей кодовой книги 111, согласно уравнению 7 ниже и выводит эту разность на секцию 105 минимизации ошибки в качестве третьего вектора остатка Err_3^(d3')(i) (i=0, 1,..., R-1).

(Уравнение 7)

Здесь секция 105 минимизации ошибки последовательно указывает значения d3' от d3'=0 до d3'=D3-1 для третьей кодовой книги 111, возводит в квадрат третий вектор остатка Err_3^(d3')(i) (i=0, 1,..., R-1), введенный от сумматора 112, для d3' от d3'=0 до d3'=D3-1 согласно уравнению 8 ниже и находит квадратичную ошибку Err.

(Уравнение 8)

Затем секция 105 минимизации ошибки сохраняет индекс d3' третьего кодового вектора, квадратичная ошибка которого, Err, становится минимальной, в качестве третьего индекса d3_min. Секция 105 минимизации ошибки затем совместно кодирует первый индекс d1_min, второй индекс d2_min и третий индекс d3_min и выводит кодированные индексы в виде кодированных данных.

На фиг.3 показана блок-схема основной конфигурации устройства 200 векторного деквантования LSP согласно настоящему варианту осуществления. Устройство 200 векторного деквантования LSP декодирует кодированные данные, выводимые от устройства 100 векторного квантования LSP, и формирует квантованный вектор LSP.

Устройство 200 векторного деквантования LSP оснащено классификатором 201, секцией 202 разделения кода, переключателем 203, первой кодовой книгой 204, секцией 205 определения матрицы, второй кодовой книгой (CBb) 206, секцией 207 вычисления матрицы, сумматором 208, третьей кодовой книгой (CBc) 209, секцией 210 вычисления матрицы и сумматором 211. Первая кодовая книга 204 обеспечивается кодовой подкнигой одинакового содержания с таковым для кодовой подкниги (CBa1-CBan), обеспечиваемой для первой кодовой книги 103, и секция 205 определения матрицы обеспечивается кодовой книгой матрицы отображения одинакового содержания с таковым для кодовой книги матрицы отображения, обеспечиваемой для секции 106 определения матрицы. Кроме того, вторая кодовая книга 206 обеспечивается кодовой книгой одинакового содержания с таковым для кодовой книги, обеспечиваемой для второй кодовой книги 108, и третья кодовая книга 209 обеспечивается кодовой книгой одинакового содержания с таковым для кодовой книги, обеспечиваемой для третьей кодовой книги 111.

Классификатор 201 хранит классификационную кодовую книгу, составленную из множества порций классификационной информации, указывающей множество типов векторов узкополосного LSP. Классификатор 201 выбирает из классификационной кодовой книги классификационную информацию, указывающую тип вектора широкополосного LSP, который является вектором, подлежащим квантованию, и выводит классификационную информацию на переключатель 203 и секцию 205 определения матрицы. Для большей конкретности, классификатор 201 содержит классификационную кодовую книгу, составленную из кодовых векторов (классификационных кодовых векторов), соответствующих соответственным типам векторов узкополосного LSP. Классификатор 201 осуществляет поиск в классификационной кодовой книге и посредством этого находит кодовый вектор, квадратичная ошибка которого по отношению к квантованному вектору узкополосного LSP, введенному от квантователя узкополосного LSP (не показан), становится минимальной. Классификатор 201 представляет индекс кодового вектора, найденного посредством поиска, в качестве классификационной информации, указывающей тип вектора LSP.

Секция 202 разделения кода разделяет кодированные данные, переданные от устройства 100 векторного квантования LSP, на первый индекс, второй индекс и третий индекс. Секция 202 разделения кода указывает первый индекс на первую кодовую книгу 204, указывает второй индекс на вторую кодовую книгу 206 и указывает третий индекс на третью кодовую книгу 209.

Переключатель 203 выбирает одну кодовую подкнигу (CBam), соответствующую классификационной информации, введенной от классификатора 201, из первой кодовой книги 204 и устанавливает контакт выхода кодовой подкниги на сумматор 208.

Первая кодовая книга 204 выводит один первый кодовый вектор, соответствующий первому индексу, указанному секцией 202 разделения кода, из множества первых кодовых векторов, составляющих первую кодовую книгу (кодовую подкнигу), выбранную посредством переключателя 203, на переключатель 203.

Секция 205 определения матрицы выбирает первую матрицу отображения, соответствующую классификационной информации, введенной от классификатора 201, из первой кодовой книги матрицы отображения и выводит выбранную первую матрицу отображения на секцию 207 вычисления матрицы и секцию 210 вычисления матрицы. Кроме того, секция 205 определения матрицы выбирает вторую матрицу отображения, соответствующую классификационной информации, введенной от классификатора 201, из второй кодовой книги матрицы отображения и выводит выбранную вторую матрицу отображения на секцию 210 вычисления матрицы.

Вторая кодовая книга 206 выводит один второй кодовый вектор, соответствующий второму индексу, указанному секцией 202 разделения кода, на секцию 207 вычисления матрицы.

Секция 207 вычисления матрицы выполняет вычисления матрицы на втором кодовом векторе, введенном из второй кодовой книги 206, используя первую матрицу отображения, в