專利名稱：數(shù)據(jù)處理裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理裝置，尤其涉及一種允許對諸如高質(zhì)量圖像和高質(zhì)量聲音進行解碼的數(shù)據(jù)處理裝置。
背景技術(shù)：
本申請人已經(jīng)提出把類別(class)分類自適應處理作為一種用于提高圖像和聲音質(zhì)量方法。
類別分類自適應處理由類別分類處理和自適應處理組成。在類別分類處理中數(shù)據(jù)按照它的特性被分為幾類，而自適應處理則被應用于每類。自適應處理按如下方法執(zhí)行。
具體地，例如，現(xiàn)在假定圖像在自適應處理中被處理，例如，低質(zhì)量圖像的像素值和預定的抽頭系數(shù)線性地耦合(couple with)以獲得高質(zhì)量圖像的像素值的預測值，于是低質(zhì)量圖像就被轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量圖像。
更具體地，例如，現(xiàn)在假定高質(zhì)量圖像被設置為主數(shù)據(jù)(master data)；例如，把通過JPEG(聯(lián)合圖像專家組)方法或MPEG(移動圖像專家組)方法對高質(zhì)量圖像編碼接著對已編碼的數(shù)據(jù)進行解碼而獲得的具有降低的圖像質(zhì)量的已解碼圖像設置成學徒數(shù)據(jù)(apprentice data)；和作為主數(shù)據(jù)的高質(zhì)量像素值“Y”的預測值E[Y]通過由一組作為學徒數(shù)據(jù)的低質(zhì)量像素值x1、x2...和預定抽頭系數(shù)w1、w2，...的線性耦合模型所定義的線性耦合而獲得。在此情況下，預測值E[Y]可以由如下的表達式來表示。
E[Y]＝w1x1+w2x2+... (1)為了使表達式(1)具有一般性，當由一組抽頭系數(shù)“wj”組成的矩陣“W”，由一組學徒數(shù)據(jù)“xij”組成的矩陣X和，由一組預測值E[Yj]組成的矩陣“Y”由如下表達式定義時，[表達式1]X=x11x12…x1Jx21x22…x2J…………xI1xI2…xIJ,]]>W=w1w2…wJ,Y′=E[y1]E[y2]…E[yI]]]>如下的經(jīng)驗方程成立。
XW＝Y(jié)＇(2)這里，矩陣X中的元素xij表示學徒數(shù)據(jù)的第i組(用于預測第i個主數(shù)據(jù)的學徒數(shù)據(jù)組)的第j個學徒數(shù)據(jù)，矩陣W中的元素wj表示被用于和學徒數(shù)據(jù)組中第j個學徒數(shù)據(jù)相乘的一個抽頭系數(shù)，以及yi表示第i個主數(shù)據(jù)。因此，E[yi]表示對第i個主數(shù)據(jù)的預測值。在表達式(1)中，矩陣Y中的元素yi的下標i被省略而只示出左手的y，矩陣X中的元素xij的下標i被省略而只示出右手的x1，x2…。
假定最小二乘法被應用到此經(jīng)驗方程(2)中以獲得一個逼近高質(zhì)量像素值“y”的預測值E[y]。在此情況下，當由一組作為主數(shù)據(jù)的像素值“y”組成的矩陣“Y”，和由一組相對于像素值“y”的預測值E[Y]的余數(shù)“e”組成的矩陣“E”按如下方法定義時，[表達式2]E=e1e2…eT,Y=y1y2…yT]]>根據(jù)表達式(2)，下面的余數(shù)方程成立。
XW＝Y(jié)+E(3)在此情況下，當如下的方差(square error)最小時，可得到用于獲得一個逼近高質(zhì)量像素值“y”的預測值E[y]的抽頭系數(shù)wi。
Σi=1Iei2]]>因此，當由預測系數(shù)Wj對上述方差求微分(differentiate)而獲得的結(jié)果是0時，換言之，滿足如下表達式的預測系數(shù)wj是用于獲得逼近像素值“y”的預測值E[y]的最佳值。
e1∂e1∂wj+e2∂e2∂wj+...eI∂eI∂wj=0(j=1,2,...J)---(4)]]>當表達式(3)被預測系數(shù)wj求微分時，如下表達式成立。
∂ei∂w1=xil,∂ei∂w2=xi2,...,∂ei∂wJ=xiJ(i=1,2,...,I)---(5)]]>根據(jù)表達式(4)和表達式(5)，得到表達式(6)Σi=1Ieixi1=0,Σi=1Ieixi2=0,...,Σi=1IeixiJ=0---(6)]]>此外，當考慮余數(shù)方程(3)中學徒數(shù)據(jù)“xij”、抽頭系數(shù)“wj”、主數(shù)據(jù)“yi”和余數(shù)“ei”之間的關(guān)系時，從公式(6)推導出如下正規(guī)方程(normal equation)。
當矩陣(協(xié)方差矩陣)A和矢量“v”按如下方式定義時，[表達式8] 并且矢量W按表達式(1)所示出的形式定義時，(7)式示出的正規(guī)方程能按如下方式表達。
AW＝V(8)如果一定數(shù)目的學徒數(shù)據(jù)組xij和主數(shù)據(jù)yI組被準備好的話，與將獲得的抽頭系數(shù)“wj”的J相同數(shù)目的正規(guī)方程可以用公式表達。因此，通過解關(guān)于矢量W的方程(8)(為了解方程(8)，在方程(8)中的矩陣A必須是非奇異矩陣)，能得到使統(tǒng)計預測誤差最小(在這里，就是使方差最小)的抽頭系數(shù)“wj”。例如，可以使用sweep off法(Gauss-Jordan刪除法)解方程(8)。
如上所述，在自適應處理過程中，能得到使統(tǒng)計預測誤差最小的抽頭系數(shù)“wj”，然后，通過使用抽頭系數(shù)“wj”從表達式(1)中能得到逼近高質(zhì)量像素值“y”的預測值E[y]。
例如，當與將被編碼的圖像具有相同圖像質(zhì)量的圖像被用作主數(shù)據(jù)，并把首先對主數(shù)據(jù)編碼接著進行解碼所獲得的已解碼圖像用作學徒數(shù)據(jù)時，在對已編碼的圖像數(shù)據(jù)進行解碼以生成原始圖像數(shù)據(jù)的處理中，能獲得使統(tǒng)計預測誤差最小的抽頭系數(shù)“wj”。
又例如，當比將被編碼的圖像具有更高分辨率的圖像被用作主數(shù)據(jù)，并通過把所述主數(shù)據(jù)的分辨率降低到和將被編碼的圖像一樣的圖像質(zhì)量并接著對它編碼然后解碼而獲得的解碼圖像用作學徒數(shù)據(jù)時，在解碼編碼的圖像以生成高分辨率圖像的處理中，能獲得使統(tǒng)計預測誤差最小的抽頭系數(shù)“wj”。
因此，在此情況下，依據(jù)自適應處理，根據(jù)用于主數(shù)據(jù)或?qū)W徒數(shù)據(jù)的圖像選擇，能得到能夠按需要調(diào)整已解碼圖像的圖像質(zhì)量的抽頭系數(shù)。
自適應處理和通常的通過濾波器實現(xiàn)的濾波處理的很大不同之處在于，使用了通過學習的方式而使統(tǒng)計預測誤差最小的抽頭系數(shù)，并且，不包括在將被編碼的圖像中的高頻成份被再現(xiàn)。
因此，當分類自適應處理被應用到通過對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼而獲得的已解碼圖像時，該已解碼圖像具有一個被改善的圖像質(zhì)量。
例如，如果由于傳輸已編碼數(shù)據(jù)的傳輸路徑的狀態(tài)和圖像數(shù)據(jù)被編碼的壓縮率，通過對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼而獲得的已解碼圖像的圖像質(zhì)量很差，但是，即使當僅僅通過使用已解碼圖像而進行分類自適應處理時，在有些情況下，仍很難充分改善它的圖像質(zhì)量。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明已經(jīng)考慮到上述情況。本發(fā)明的一個目的在于讓數(shù)據(jù)能獲得充分改善的質(zhì)量。
根據(jù)本發(fā)明的第一數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于包括解碼部件，用于對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼部件，用于對所述已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；預測抽頭生成部件，用于根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，產(chǎn)生用于與通過學習而獲得的抽頭系數(shù)進行預定的預測計算的預測抽頭；抽頭系數(shù)采集部件，用于采集抽頭系數(shù)；和預測部件，用于通過使用所述預測抽頭和所述抽頭系數(shù)進行預定的預測計算，獲得對應于在學習中作為教師使用的主數(shù)據(jù)的預測值。
根據(jù)本發(fā)明的第一數(shù)據(jù)處理方法，特征在于包括解碼步驟，用于對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼步驟，用于對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；預測抽頭生成步驟，根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，產(chǎn)生用于與通過學習而獲得的抽頭系數(shù)進行預定的預測計算的預測抽頭；抽頭系數(shù)采集步驟，用于采集抽頭系數(shù)；和預測步驟，用于通過使用所述預測抽頭和所述抽頭系數(shù)進行預定的預測計算，獲得對應于在學習中作為教師使用的主數(shù)據(jù)的預測值。
根據(jù)本發(fā)明的第一程序，其特征在于包括解碼步驟，用于對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼步驟，用于對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；預測抽頭生成步驟，根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，產(chǎn)生用于與通過學習而獲得的抽頭系數(shù)進行預定的預測計算的預測抽頭；抽頭系數(shù)采集步驟，用于采集抽頭系數(shù)；和預測步驟，用于通過使用所述預測抽頭和所述抽頭系數(shù)進行預定的預測計算，獲得對應于在學習中作為教師使用的主數(shù)據(jù)的預測值。
根據(jù)本發(fā)明的用于記錄程序的第一記錄介質(zhì)，特征在于該程序包括解碼步驟，用于對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼步驟，用于對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；預測抽頭生成步驟，根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，產(chǎn)生用于與通過學習而獲得的抽頭系數(shù)進行預定的預測計算的預測抽頭；抽頭系數(shù)采集步驟，用于采集抽頭系數(shù)；和預測步驟，用于通過使用所述預測抽頭和所述抽頭系數(shù)進行預定的預測計算，獲得對應于在學習中作為教師使用的主數(shù)據(jù)的預測值。
根據(jù)本發(fā)明的第二數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于包括學徒數(shù)據(jù)(apprentice-data)生成部件，用于根據(jù)作為教師的主數(shù)據(jù)、通過對主數(shù)據(jù)進行編碼接著又進行解碼而獲得的已解碼數(shù)據(jù)、和根據(jù)通過對已解碼的數(shù)據(jù)進行編碼而獲得的再編碼數(shù)據(jù)而獲得的信息，生成作為學徒的學徒數(shù)據(jù)；預測抽頭生成部件，用于根據(jù)學徒數(shù)據(jù)，生成用于預測主數(shù)據(jù)的預測抽頭；以及學習部件，用于獲得抽頭系數(shù)和執(zhí)行學習，這樣通過使用所述預測抽頭和抽頭系數(shù)而執(zhí)行預定的預測計算所獲得的對主數(shù)據(jù)的預測值的預測誤差在統(tǒng)計意義上最小。
根據(jù)本發(fā)明的第二數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括學徒數(shù)據(jù)生成步驟，用于根據(jù)作為教師的主數(shù)據(jù)、通過對主數(shù)據(jù)進行編碼接著又進行解碼而獲得的已解碼數(shù)據(jù)、和根據(jù)通過對已解碼的數(shù)據(jù)進行編碼而獲得的再編碼數(shù)據(jù)而獲得的信息，生成作為學徒的學徒數(shù)據(jù)；預測抽頭生成步驟，用于根據(jù)學徒數(shù)據(jù)生成用于預測主數(shù)據(jù)的預測抽頭；以及學習步驟，用于獲得抽頭系數(shù)和執(zhí)行學習，這樣通過使用所述預測抽頭和抽頭系數(shù)而執(zhí)行預定的預測計算所獲得的對主數(shù)據(jù)的預測值的預測誤差在統(tǒng)計意義上最小。
根據(jù)本發(fā)明的第二程序，其特征在于包括學徒數(shù)據(jù)生成步驟，用于根據(jù)作為教師的主數(shù)據(jù)、通過對主數(shù)據(jù)進行編碼接著又進行解碼而獲得的已解碼數(shù)據(jù)、和根據(jù)通過對已解碼的數(shù)據(jù)進行編碼而獲得的再編碼數(shù)據(jù)而獲得的信息，生成作為學徒的學徒數(shù)據(jù)；預測抽頭生成步驟，用于根據(jù)學徒數(shù)據(jù)生成用于預測主數(shù)據(jù)的預測抽頭；以及學習步驟，用于獲得抽頭系數(shù)和執(zhí)行學習，這樣通過使用所述預測抽頭和抽頭系數(shù)而執(zhí)行預定的預測計算所獲得的對主數(shù)據(jù)的預測值的預測誤差在統(tǒng)計意義上最小。
第二記錄介質(zhì)，其特征在于，記錄程序，該程序包括學徒數(shù)據(jù)生成步驟，用于根據(jù)作為教師的主數(shù)據(jù)、通過對主數(shù)據(jù)進行編碼接著又進行解碼而獲得的已解碼數(shù)據(jù)、和根據(jù)通過對已解碼的數(shù)據(jù)進行編碼而獲得的再編碼數(shù)據(jù)而獲得的信息，生成作為學徒的學徒數(shù)據(jù)；預測抽頭生成步驟，用于根據(jù)學徒數(shù)據(jù)生成用于預測主數(shù)據(jù)的預測抽頭；以及學習步驟，用于獲得抽頭系數(shù)和執(zhí)行學習，這樣通過使用所述預測抽頭和抽頭系數(shù)而執(zhí)行預定的預測計算所獲得的對主數(shù)據(jù)的預測值的預測誤差在統(tǒng)計意義上最小。
根據(jù)本發(fā)明的第三數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于包括解碼部件，用于對編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼部件，用于編碼已解碼數(shù)據(jù)并輸出再編碼數(shù)據(jù)；類抽頭生成部件，用于根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，生成用于分類的類抽頭；以及分類部件，用于根據(jù)所述類抽頭執(zhí)行分類。
根據(jù)本發(fā)明的第三數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于包括解碼步驟，用于對通過編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼步驟，用于對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；類抽頭生成步驟，用于根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，生成用于分類的類抽頭；以及分類步驟，用于根據(jù)所述類抽頭執(zhí)行分類。
根據(jù)本發(fā)明的第三程序，其特征在于，包括解碼步驟，用于對通過編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼步驟，用于對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；類抽頭生成步驟，用于根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，生成用于分類的類抽頭；以及分類步驟，用于根據(jù)所述類抽頭執(zhí)行分類。
根據(jù)本發(fā)明的第三記錄介質(zhì)，其特征在于，記錄程序，該程序包括解碼步驟，用于對通過編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼步驟，用于對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；類抽頭生成步驟，用于根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，生成用于分類的類抽頭；以及分類步驟，用于根據(jù)所述類抽頭執(zhí)行分類。
在根據(jù)本發(fā)明的第一數(shù)據(jù)處理裝置、第一數(shù)據(jù)處理方法、第一程序和第一記錄介質(zhì)中，對已編碼的數(shù)據(jù)進行解碼，并對作為結(jié)果的已解碼數(shù)據(jù)進行編碼而輸出再編碼數(shù)據(jù)。用于與通過學習而獲得的抽頭系數(shù)進行預定的預測計算的預測抽頭，是從已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息而生成的。預測抽頭和抽頭系數(shù)被用于進行預定的預測計算，以獲得相應于在學習中被用作教師(master)的主數(shù)據(jù)的預測值。
在根據(jù)本發(fā)明的第二數(shù)據(jù)處理裝置、第二數(shù)據(jù)處理方法、第二程序和第二記錄介質(zhì)中，通過對主數(shù)據(jù)進行編碼接著又進行解碼而獲得的已解碼數(shù)據(jù)、和從編碼已解碼的數(shù)據(jù)而獲得再編碼數(shù)據(jù)而獲得的信息，被從用作教師的主數(shù)據(jù)生成，作為用作學徒的學徒數(shù)據(jù)。然后根據(jù)學徒數(shù)據(jù)生成用于預測主數(shù)據(jù)的預測抽頭并執(zhí)行學習步驟，這樣通過使用所述預測抽頭和抽頭系數(shù)而執(zhí)行預定的預測計算所獲得的對主數(shù)據(jù)的預測值的預測誤差在統(tǒng)計意義上最小。
在根據(jù)本發(fā)明的第三數(shù)據(jù)處理裝置、第三數(shù)據(jù)處理方法、第三程序和第三記錄介質(zhì)中，對通過編碼數(shù)據(jù)而獲得的編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)，并對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)。然后，根據(jù)已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，生成用于分類的類抽頭。依據(jù)所述類抽頭執(zhí)行分類。


圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的實施例的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)的示例結(jié)構(gòu)視圖；圖2是示出解碼器2的示例結(jié)構(gòu)的方框圖；圖3是示出分類自適應處理電路24的示例結(jié)構(gòu)的方框圖；圖4A至圖4D是分類部分33和59的示例結(jié)構(gòu)的方框圖；圖5是描述解碼器2實施處理的流程圖；圖6是示出根據(jù)本發(fā)明的實施例的學習裝置的示例結(jié)構(gòu)的方框圖；圖7是描述學習裝置實施處理的流程圖；圖8是示出編碼器1和編碼部分22，52，和55的第一示例結(jié)構(gòu)的方框圖；圖9是示出解碼部分21，23，54，和56的第一示例結(jié)構(gòu)的方框圖；圖10是示出編碼器1和編碼部分22，52，和55的第二示例結(jié)構(gòu)的方框圖；圖11是示出解碼部分21，23，54，和56的第二示例結(jié)構(gòu)的方框圖；圖12是示出編碼器1和編碼部分22，52，和55的第三示例結(jié)構(gòu)的方框圖；圖13是示出解碼部分21，23，54，和56的第三示例結(jié)構(gòu)的方框圖；圖14是示出根據(jù)本發(fā)明的實施例的計算機示例結(jié)構(gòu)的方框圖。
具體實施例方式
圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的實施例的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)的示例結(jié)構(gòu)。
被轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)被輸入到編碼器1。編碼器1根據(jù)例如預定的編碼方法編碼輸入的數(shù)據(jù)以產(chǎn)生已編碼數(shù)據(jù)。該已編碼數(shù)據(jù)被記錄到例如半導體存儲器、磁光碟(magneto-optical disk)、磁盤、光盤、磁帶、或換相盤的記錄介質(zhì)3中，或者通過例如地面電波、衛(wèi)星鏈路、CATV(有線電視)網(wǎng)、因特網(wǎng)、或公共線路的轉(zhuǎn)發(fā)媒體4被轉(zhuǎn)發(fā)。
解碼器2接收通過記錄介質(zhì)3或轉(zhuǎn)發(fā)媒體4發(fā)送的已編碼數(shù)據(jù)，對其解碼并輸出作為結(jié)果得到的已解碼數(shù)據(jù)。例如，當解碼數(shù)據(jù)是圖像數(shù)據(jù)時，圖像數(shù)據(jù)被發(fā)送到，例如，一個沒有示出的顯示器并在顯示器上顯示。例如，當已解碼的數(shù)據(jù)是音頻數(shù)據(jù)時，該音頻數(shù)據(jù)，例如，被發(fā)送到一個沒有標出的擴音器并從擴音器輸出。
接下來，圖2是示出如圖1所示的解碼器2的示例結(jié)構(gòu)的方框圖。
編碼數(shù)據(jù)被發(fā)送到解碼部分21。解碼部分21按照與在編碼器1中使用的編碼方法對應的解碼方法對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼，并把作為結(jié)果獲得的已解碼數(shù)據(jù)發(fā)送到編碼部分22和類-分類自適應處理電路24。解碼部分21也把在對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼處理過程中所獲得的信息作為附加信息發(fā)送到類-分類自適應處理電路24。
編碼部分22對從解碼部分21發(fā)送的解碼數(shù)據(jù)按照，例如，和在如圖1所示的編碼器1中使用的相同的方法對已解碼數(shù)據(jù)編碼(再編碼)以產(chǎn)生再編碼數(shù)據(jù)。該再編碼數(shù)據(jù)從編碼部分22發(fā)送到解碼部分23。
例如，按在解碼部分21中同樣的方法，解碼部分23對從編碼部分22發(fā)送來的再編碼數(shù)據(jù)進行解碼，并把作為結(jié)果而獲得的已解碼數(shù)據(jù)發(fā)送到類-分類自適應處理電路24。解碼部分23也把在對再編碼數(shù)據(jù)進行解碼的處理過程中獲得的信息作為附加信息發(fā)送到類-分類自適應處理電路24。
如有必要，以后把進行第一次解碼從解碼部分21輸出的已解碼數(shù)據(jù)稱作第一已解碼數(shù)據(jù)，而把進行第二次解碼從解碼部分23輸出的已解碼數(shù)據(jù)稱作第二已解碼數(shù)據(jù)。同樣地，以后，如有必要，把進行第一次解碼從解碼部分21輸出的附加信息稱作第一附加信息，而把進行第二次解碼從解碼部分23輸出的附加信息稱作第二附加信息。此外，如有必要，以后把第一已解碼數(shù)據(jù)和第二已解碼數(shù)據(jù)合起來而只稱作已解碼數(shù)據(jù)。同樣地，如有必要，以后把第一附加信息和第二附加信息合起來而只稱作附加信息。
類-分類自適應處理電路24使用從解碼部分21發(fā)送的第一已解碼數(shù)據(jù)和第一附加信息和從解碼部分23發(fā)送的第二已解碼數(shù)據(jù)和第二附加信息，執(zhí)行分類自適應處理，并輸出用作編碼數(shù)據(jù)的最終解碼結(jié)果的已解碼數(shù)據(jù)(如有必要，以后稱作最終已解碼數(shù)據(jù))。
因此，由于類-分類自適應處理電路24使用通過對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼而獲得的第一已解碼數(shù)據(jù)、在解碼處理過程中所獲得的第一附加信、通過對第一已解碼數(shù)據(jù)再編碼接著對再編碼數(shù)據(jù)進行解碼而獲得的第二已解碼數(shù)據(jù)、和在對再編碼數(shù)據(jù)進行解碼的過程中所獲得的第二附加信息，執(zhí)行類-分類自適應處理，即使第一已解碼數(shù)據(jù)的質(zhì)量大大降低，獲得質(zhì)量得到充分改善的最終解碼數(shù)據(jù)也是可能的。
可以在解碼部分23的后續(xù)級提供類似于編碼部分22和解碼部分23的一套或多套裝置。在此情形下，通過對第二已解碼數(shù)據(jù)編碼繼而對作為結(jié)果而獲得的已編碼數(shù)據(jù)解碼而獲得第三已解碼數(shù)據(jù)，和在解碼處理過程中獲得的第三附加信息被送到類-分類自適應處理電路24以執(zhí)行分類自適應處理是可能的。
圖3示出了如圖2所示的類-分類自適應處理電路24的示例結(jié)構(gòu)的方框圖。
第一解碼數(shù)據(jù)、第一附加信息、第二解碼數(shù)據(jù)和第二附加信息被輸入到抽頭生成部分31和32。
抽頭生成部分31根據(jù)第一解碼數(shù)據(jù)、第一附加信息、第二解碼數(shù)據(jù)和第二附加信息，生成在以后將要描述到的預測部分35中用于進行預測計算的預測抽頭。更具體地，例如，抽頭生成部分31，提取在時間上和空間上都更為接近的第一解碼數(shù)據(jù)和第二解碼數(shù)據(jù)，針對將要改善其質(zhì)量的目標數(shù)據(jù)(aimed-at)，也提取用于解碼所述第一已解碼數(shù)據(jù)和第二已解碼數(shù)據(jù)的第一和第二附加信息，然后把已提取的數(shù)據(jù)(信息)作為預測抽頭發(fā)送到預測部分35。
抽頭生成部分32從第一已解碼數(shù)據(jù)、第一附加信息、第二已解碼數(shù)據(jù)和第二附加信息，生成在以后描述的類別分類部分33中用于實行分類的類抽頭。更具體地，例如，抽頭生成部分32生成一個類抽頭并將其送到類別分類部分35，該類抽頭與由抽頭生成部分31為目標數(shù)據(jù)而生成的預測抽頭具有相同的結(jié)構(gòu)。
為了使描述更簡單，這里規(guī)定類抽頭和預測抽頭具有相同的結(jié)構(gòu)。類抽頭和預測抽頭具有不同的結(jié)構(gòu)是可能的，更具體地，它們通過從第一解碼數(shù)據(jù)、第一附加信息、第二解碼數(shù)據(jù)和第二附加信息中提取不同的數(shù)據(jù)項而生成。
類別分類部分33按照從抽頭生成部分32發(fā)送的類抽頭執(zhí)行目標數(shù)據(jù)的分類，并且把對應于作為結(jié)果而獲得的某類的類代碼輸出到系數(shù)存儲器34。
系數(shù)存儲器34存儲如下將描述的圖6所示的學習裝置執(zhí)行的信息處理中所獲得的每類的抽頭系數(shù)，并把存儲在相應于從類別分類部分33輸出的類代碼的地址的抽頭系數(shù)輸出到預測部分35。
預測部分35獲得從抽頭生成部分31輸出的預測抽頭和從系數(shù)存儲器34輸出的抽頭系數(shù)，使用該預測抽頭和抽頭系數(shù)來執(zhí)行表達式(1)所表達的預測計算(先積后和運算)，獲得并輸出通過改善目標數(shù)據(jù)的質(zhì)量而得到的數(shù)據(jù)，即，具有更高質(zhì)量的目標數(shù)據(jù)的預測值。
接下來，圖4示出了如圖3所示的類別分類部分33的示例結(jié)構(gòu)。
如圖4A所示，例如，分類部分33可以由ADRC(自適應動態(tài)范圍編碼)電路41A和41B以及一個綜合電路41C組成。
在此情況下，ADRC電路41A和41B把K-bit ADRC處理應用到組成類抽頭的已解碼數(shù)據(jù)和附加信息，并把作為結(jié)果而獲得的ADRC代碼輸出到綜合電路41C。
例如，在K-bit ADRC處理過程中，組成類抽頭的信息的最大值MAX和最小值MIN被檢測，它們之間的差DR＝MAX-MIN被設置成裝置的本地動態(tài)范圍，組成類抽頭的信息根據(jù)此動態(tài)范圍DR被重新量化為K位。換言之，最小值MIN從每個組成類抽頭的信息中被減去，并且，余數(shù)被DR/2K除(即量化)。其中如上所述獲得的組成類抽頭的信息的K-bit值按預定順序排列的比特串，作為一個ADRC代碼輸出。
綜合電路41C把從ADRC電路41A輸出的已解碼數(shù)據(jù)的ADRC代碼和從ADRC電路41G輸出的附加信息的ADRC代碼綜合為一個代碼并把它作為類代碼輸出。
如以后所述，組成類抽頭的附加信息不限于一種類型。當存在多個附加信息時，ADRC電路41B應用ADRC處理到多個附加信息的每一個，并輸出多個ADRC代碼。然后，綜合電路41C從多個ADRC代碼生成一個代碼。也可應用于如后所述的在圖4B到圖4D中的每個圖所示的類別分類部分33。
然后，類別分類部分33也可由例如計算器42A和42B，和如圖4A所示的ADRC電路41A和41B以及綜合電路41C組成。
更具體地，在此情況下，計算器42A計算組成類抽頭的第一已解碼數(shù)據(jù)和相應于該第一已解碼數(shù)據(jù)的第二已解碼數(shù)據(jù)之間的差值，并把差值送到ADRC電路41A。計算器42B計算組成類抽頭的第一附加信息和相應于該第一附加信息的第二附加信息之間的差值，并把差值送到ADRC電路41B。
與第一已解碼數(shù)據(jù)對應的第二已解碼數(shù)據(jù)意味著，當已解碼數(shù)據(jù)是圖像時，例如，作為第一已解碼數(shù)據(jù)而獲得的像素和作為第二已解碼數(shù)據(jù)而獲得像素一樣。換言之，當在幀f中的位置(x，y)處的作為第一已解碼數(shù)據(jù)和第二已解碼數(shù)據(jù)的像素被稱作P1(f，x，y)和P2(f，x，y)時，對應于第一已解碼數(shù)據(jù)P1(f，x，y)的第二已解碼數(shù)據(jù)是P2(f，x，y)。
對應于第一附加信息的第二附加信息意味著，當已解碼數(shù)據(jù)是通過如以后所述的CELP(碼激勵線性預測編碼)方法解碼的音頻數(shù)據(jù)，并且，附加信息是在該解碼處理過程中所獲得的線性預測系數(shù)時，作為第二附加信息所獲得的線性預測系數(shù)和作為第一附加信息所獲得的線性預測系數(shù)具有相同的階(order)。換言之，當幀(或子幀)f中作為第一已解碼數(shù)據(jù)和第二已解碼數(shù)據(jù)的用于音頻編碼的第P階線性預測系數(shù)被稱作α1(f，p)和α2(f，p)時，對應于第一附加信息α1(f，p)的第二附加信息是α2(f，p)。此外，例如，當已解碼數(shù)據(jù)是通過如以后所述的JPEG方法所解碼的圖像數(shù)據(jù)，并且附加信息是在該解碼處理過程中所獲得的DCT系數(shù)時，對應于第一附加信息的第二附加信息意味著，作為第二附加信息而獲得的DCT的系數(shù)與作為第一附加信息而獲得的DCT的系數(shù)具有一樣的空間頻率(spatial frequency)。換言之，當在幀f上8×8方塊b中的(x，y)位置的、作為第一附加信息和第二附加信息的DCT系數(shù)被稱作d1(f，b，x，y)和d2(f，b，x，y)時，對應于第一附加信息d1(f，b，x，y)的第二附加信息是d2(f，b，x，y)。
和圖4A所示情形一樣的處理被應用于第一已解碼數(shù)據(jù)和第二已解碼數(shù)據(jù)之間的差值，第一附加信息和第二附加信息之間的差值，以獲得類代碼。
此外，類別分類電路33可以被如圖4C所示配置。
在此情況下，也以如圖4B中所示的情形中一樣的方法，計算器42A計算第一已解碼數(shù)據(jù)和第二已解碼數(shù)據(jù)之間的差值，計算器42B計算第一附加信息和第二附加信息之間的差值。
第一已解碼數(shù)據(jù)和第二已解碼數(shù)據(jù)之間的差值從計算器42A發(fā)送到極性判決電路43C。極性判決電路43C判決第一已解碼數(shù)據(jù)和第二已解碼數(shù)據(jù)之間的差值的極性(符號)，并根據(jù)極性把“0”或“1”輸出到綜合電路43E。
第一附加信息和第二附加信息之間的差值從計算器42B發(fā)送到極性判決電路43D。極性判決電路43D判決第一附加信息和第二附加信息之間的差值的極性(符號)，并根據(jù)極性把“0”或“1”輸出到綜合電路43E。
綜合電路43E把對應于從極性判決電路43C和43D發(fā)送的極性的“0”或“1”序列綜合成一個代碼并把它作為類代碼輸出。
此外，如圖4D所示，類別分類部分33也可以由延遲電路44A和44B、計算器44C和44D、以及如圖4A所示的ADRC電路41A和41B以及綜合電路41C組成。
在此情況下，例如，延遲電路44A把組成類抽頭的已解碼數(shù)據(jù)延遲對應于一個采樣(一個類抽頭)的周期，并把它發(fā)送到計算器44C。計算器44C計算組成類抽頭的已解碼數(shù)據(jù)和從延遲電路44A輸出的已延遲的已解碼數(shù)據(jù)之間的差值，并把該差值送到ADRC電路41A。
例如，延遲電路44B把組成類抽頭的附加信息延遲對應于一個采樣(一個類抽頭)的周期，并把它發(fā)送到計算器44D。計算器44D計算組成類抽頭的附加信息和從延遲電路44B輸出的已延遲的附加信息之間的差值，并把該差值送到ADRC電路41B。
接著，ADRC電路41A和41B和綜合電路41C把如圖4A所示的情形中一樣的處理應用到如上所述的差值以輸出一個類代碼。
此外，例如，類別分類部分33也可以由用于把如圖4A至圖4D所示電路的任何兩個或更多個輸出綜合成一個代碼并輸出該代碼的電路組成。
更進一步地，類別分類部分33可以由一個不是如圖4所示的電路組成。更具體地，當DCT(離散余弦變換)系數(shù)、一種正交轉(zhuǎn)換系數(shù)在對已編碼數(shù)據(jù)，例如基于JPEG編碼的數(shù)據(jù)或基于MPEG編碼的數(shù)據(jù)進行解碼的過程中被獲得，并且組成類抽頭的附加信息包括DCT系數(shù)時，類別分類部分33可以被這樣配置，即它輸出一個基于從8×8塊中的DCT系數(shù)獲得圖像的活動中的類代碼，或輸出一個基于方塊中的目的像素的位置的類代碼。此外，例如，類別分類部分33也可以被這樣配置，例如，它輸出當矢量量化被應用于組成類抽頭的已解碼數(shù)據(jù)或附加信息時而獲得的結(jié)果作為類代碼。
通過參考圖5所示的流程圖，接下來描述如圖2所示的解碼器2所執(zhí)行的處理(解碼處理)。
解碼部分21根據(jù)在編碼器1中使用的編碼方法所對應的解碼方法，對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼，并且把作為結(jié)果獲得的第一已解碼數(shù)據(jù)發(fā)送到編碼部分22和類-分類自適應處理電路24。解碼部分21也把在對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼的過程中所獲得的信息作為第一附加信息發(fā)送到類-分類自適應處理電路24。編碼部分22對從解碼部分21發(fā)送的已解碼數(shù)據(jù)進行再編碼并把作為結(jié)果而獲得的再編碼數(shù)據(jù)發(fā)送到解碼部分23。解碼部分23以在解碼部分21中相同的方式，解碼從編碼部分22發(fā)送的再編碼數(shù)據(jù)，并作為結(jié)果獲得的第二已解碼數(shù)據(jù)發(fā)送到類-分類自適應處理電路24。解碼部分23也把解碼該再編碼數(shù)據(jù)的處理過程中所獲得的信息發(fā)送到類-分類自適應處理電路24，作為第二附加信息。
在類-分類自適應處理電路24(如圖3)中，在步驟S1，抽頭生成部分31連續(xù)地把輸入給它的第一已解碼數(shù)據(jù)設置為目標數(shù)據(jù)，例如，根據(jù)與目標數(shù)據(jù)在時間或空間上更接近的第一已解碼數(shù)據(jù)、與對應于目標數(shù)據(jù)的第二已解碼數(shù)據(jù)在時間空間上更接近的第二已解碼數(shù)據(jù)、在目標數(shù)據(jù)的解碼處理中獲得的第一附加信息、和在對應于目標數(shù)據(jù)的第二已解碼數(shù)據(jù)的解碼處理中獲得的第二附加信息，產(chǎn)生用于目標數(shù)據(jù)的預測抽頭，并把該預測抽頭輸出到預測部分35。也在步驟S1中，抽頭生成部分32例如按照如抽頭生成部分31中同樣的方法產(chǎn)生一個用于目標數(shù)據(jù)的類抽頭，并把該類抽頭輸出到類別分類部分33。
接著，處理過程進行到步驟S2，并且，類別分類處理部分33依據(jù)從抽頭生成部分32發(fā)送的類抽頭執(zhí)行分類，并把作為結(jié)果而獲得的類代碼發(fā)送到系數(shù)存儲器34。接著，處理過程進行到步驟S3。
在步驟S3中，系數(shù)存儲器34讀取在從類別分類部分33發(fā)送的類代碼對應的地址的抽頭系數(shù)，并把該抽頭系數(shù)發(fā)送到預測部分35。
接著，處理過程進行到步驟S4，預測部分35獲得從系數(shù)存儲器34輸出的抽頭系數(shù)，并通過使用該抽頭系數(shù)和從抽頭生成部分31發(fā)送的預測抽頭，執(zhí)行如表達式(1)所示的先積后和運算，以獲得通過改善目標數(shù)據(jù)的質(zhì)量而得到的數(shù)據(jù)(的預測值)。該處理過程進行到步驟S5。
在步驟S5中，判斷是否仍然還有要被作為目標數(shù)據(jù)處理的第一已解碼數(shù)據(jù)。當判斷存在時，處理返回到步驟S1，將被設置為目標數(shù)據(jù)的第一已解碼數(shù)據(jù)被設置為一個新的目標數(shù)據(jù)，并重復相同的處理。在步驟S5中，當判斷沒有要被作為目標數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)時，處理結(jié)束。
接下來，圖6示出了根據(jù)本發(fā)明的實施例，對將被存儲在圖3所示的系數(shù)存儲器34中的抽頭系數(shù)執(zhí)行學習處理的學習裝置的示例結(jié)構(gòu)。
例如，相應于將被圖1所示的編碼器1編碼的數(shù)據(jù)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)被輸入到該學習裝置作為學習數(shù)據(jù)。此學習數(shù)據(jù)作為在學習中被當作教師的主數(shù)據(jù)被發(fā)送到學徒數(shù)據(jù)生成部分51和正規(guī)方程加法器60。
學徒數(shù)據(jù)生成部分51根據(jù)輸入給它的主數(shù)據(jù)，生成在學習中作為學徒的學徒數(shù)據(jù)。
更具體地，學徒數(shù)據(jù)生成部分51由編碼部分52、介質(zhì)特征反映部分53、解碼部分54、編碼部分55和解碼部分56組成。
編碼部分52按圖1所示的編碼器1的相同方法編碼主數(shù)據(jù)，并把作為結(jié)果而獲得的編碼數(shù)據(jù)發(fā)送到介質(zhì)特征反映部分53。介質(zhì)特征反映部分53把當信號通過如圖1所示的記錄介質(zhì)3或轉(zhuǎn)發(fā)介質(zhì)4時，附加到信號的噪聲和其他加到從編碼部分52發(fā)送的已編碼數(shù)據(jù)，并把結(jié)果發(fā)送到解碼部分54。
解碼部分54、編碼部分55和解碼部分56分別具有與圖2所示的解碼器2的解碼部分21、編碼部分22和解碼部分23類似的結(jié)構(gòu)。因此，解碼部分54、編碼部分55和解碼部分56分別以與如圖2所示的解碼部分21、編碼部分22和解碼部分23的類似的方法對從介質(zhì)特征反映部分53輸出的已編碼數(shù)據(jù)施加處理。結(jié)果，解碼部分54輸出第一已解碼數(shù)據(jù)和第一附加信息作為學徒數(shù)據(jù)，解碼部分56輸出第二已解碼數(shù)據(jù)和第二附加信息作為學徒數(shù)據(jù)。第一已解碼數(shù)據(jù)和第一附加信息，第二已解碼數(shù)據(jù)和第二附加信息，被作為學徒數(shù)據(jù)發(fā)送到抽頭生成部分57和58。
在如圖2所示的解碼器2中，如上所述，可在解碼部分23的后級提供類似于編碼部分22和解碼部分23的一套或多套裝置。在此情形下，在如圖6所示的學習裝置的學徒數(shù)據(jù)生成部分51中，按照如同解碼器2中的相同方法，需在解碼部分54的后級提供類似于編碼部分55和解碼部分56的一套或多套裝置。
抽頭生成部分57按照如圖3所示的類-分類自適應處理電路24中的抽頭生成部分31相同的方法被配置。按照同抽頭生成部分31相同的方法，抽頭生成部分57從輸入給它的作為學徒數(shù)據(jù)的第一解碼數(shù)據(jù)、第一附加信息、第二解碼數(shù)據(jù)和第二附加信息，生成預測抽頭，并把該預測抽頭發(fā)送到正規(guī)方程加法器60。
抽頭生成部分58按照和圖3所示的類-分類自適應處理電路24中的抽頭生成部分32相同的方法被配置。按照同抽頭生成部分32相同的方法，抽頭生成部分58從輸入給它的作為學徒數(shù)據(jù)的第一解碼數(shù)據(jù)、第一附加信息、第二解碼數(shù)據(jù)和第二附加信息，生成類抽頭，并把該類抽頭發(fā)送到類別分類部分59。
類別分類部分59按照與圖3所示的類-分類自適應處理電路24中的類別分類部分33相同的方法，根據(jù)從抽頭生成部分58發(fā)送的類抽頭，執(zhí)行分類，并把作為結(jié)果獲得的類代碼發(fā)送到正規(guī)方程加法器60。
正規(guī)方程加法器60接著把輸入給它的主數(shù)據(jù)設置為目標主數(shù)據(jù)，并對為目標主數(shù)據(jù)所生成的從抽頭生成部分57發(fā)送的預測抽頭，和從分類部分59發(fā)送的類代碼所表示每一類中的目標主數(shù)據(jù)進行加法運算。
具體地，正規(guī)方程加法器60為對應于從類別分類部分59發(fā)送的類代碼的每一類，在學徒數(shù)據(jù)之間，使用預測抽頭(學徒數(shù)據(jù))執(zhí)行相應的乘法(xinxim)和加法(∑)運算，以產(chǎn)生在表達式(8)中的矩陣A的元素。
正規(guī)方程加法器60也為對應于從類別分類部分59發(fā)送的類代碼的每一類，在學徒數(shù)據(jù)目標主數(shù)據(jù)之間，使用預測抽頭(學徒數(shù)據(jù))和目標主數(shù)據(jù)，執(zhí)行相應的乘法(xinyi)和加法(∑)運算，以產(chǎn)生在表達式(8)中的矢量V的元素。
正規(guī)方程加法器60為所有輸入給它被設置為目標主數(shù)據(jù)的主數(shù)據(jù)，執(zhí)行上述加法運算，并為每一類產(chǎn)生如表達式(8)所示的正規(guī)方程。
抽頭系數(shù)判決電路61對在正規(guī)方程加法器60中為每一類所產(chǎn)生的方程求解，以獲得每一類的抽頭系數(shù)，并按在系數(shù)存儲器62中的相應于每一類的地址發(fā)送它們。
在某些情況下，依靠學習數(shù)據(jù)的數(shù)量和內(nèi)容，在正規(guī)方程加法器60中不可能獲得用于獲得抽頭系數(shù)所需數(shù)目的正規(guī)方程。例如，對于這樣的類，抽頭系數(shù)判決電路61輸出缺省的抽頭系數(shù)。
系數(shù)存儲器62為每一類存儲從抽頭系數(shù)判決電路61發(fā)送的抽頭系數(shù)。
參照圖7所示的流程圖，接著將描述處理過程(由如圖6所示的學習裝置所執(zhí)行的學習處理)。
學習數(shù)據(jù)被發(fā)送到學習裝置。該學習數(shù)據(jù)被輸入到學徒數(shù)據(jù)生成部分51和正規(guī)方程加法器60作為主數(shù)據(jù)。在步驟S11中，學徒數(shù)據(jù)生成部分51根據(jù)主數(shù)據(jù)生成學徒數(shù)據(jù)。
更具體地，在步驟S11中，編碼部分52按與圖1所示的編碼器1相同方法編碼主數(shù)據(jù)，并把作為結(jié)果而獲得的已編碼數(shù)據(jù)通過介質(zhì)特征反映部分53發(fā)送到解碼部分54。解碼部分54對輸入給它的已編碼數(shù)據(jù)進行解碼，并把作為結(jié)果而獲得的第一已解碼數(shù)據(jù)發(fā)送到編碼部分55，也作為學徒數(shù)據(jù)發(fā)送到抽頭生成部分57和58。解碼部分54也把在對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼以便于生成第一已解碼數(shù)據(jù)的處理中所獲得的第一附加信息作為學徒數(shù)據(jù)發(fā)送到抽頭生成部分57和58。
此外，在步驟S11中，編碼部分55對從解碼部分54發(fā)送的第一已解碼數(shù)據(jù)進行再編碼，并把作為結(jié)果而獲得的再編碼數(shù)據(jù)發(fā)送到解碼部分56。解碼部分56對從編碼部分55發(fā)送的再編碼數(shù)據(jù)進行解碼，并把作為結(jié)果而獲得的第二已解碼數(shù)據(jù)，和在對再編碼數(shù)據(jù)進行解碼以便于生成第二已解碼數(shù)據(jù)的處理中獲得的第二附加信息，作為學徒數(shù)據(jù)發(fā)送到抽頭生成部分57和58。
接著，正規(guī)方程加法器60把輸入給它的主數(shù)據(jù)設置為目標主數(shù)據(jù)，處理進行到步驟S12。抽頭生成部分57和58根據(jù)輸入給它的學徒數(shù)據(jù)，為目標主數(shù)據(jù)產(chǎn)生預測抽頭和類抽頭。由抽頭生成部分57產(chǎn)生的預測抽頭被發(fā)送到正規(guī)方程加法器60，并且，由抽頭生成部分58產(chǎn)生的類抽頭被發(fā)送到類別分類部分59。
接著，處理進行到步驟S13，類別分類部分59根據(jù)從抽頭生成部分58發(fā)送的類抽頭執(zhí)行分類，并把作為結(jié)果而獲得的類代碼發(fā)送到正規(guī)方程加法器60。處理進行到步驟S14。
在步驟S14，正規(guī)方程加法器60把如上所述的對于表達式(8)中的矩陣A和矢量V的加法，應用到輸入給它的目標主數(shù)據(jù)和從類別分類部分59發(fā)送的類代碼所指的類中的所述學徒數(shù)據(jù)，該學徒數(shù)據(jù)組成從抽頭生成部分57發(fā)送的預測抽頭。處理進行到步驟S15。
在步驟S15，判斷是否存在要被作為目標數(shù)據(jù)處理的主數(shù)據(jù)。當判斷存在時，處理返回到步驟S11，并重復相同的處理，例如，下一個被發(fā)送的主數(shù)據(jù)被設置成新的目標主數(shù)據(jù)。
當在步驟S15中判斷沒有要被作為目標主數(shù)據(jù)處理的主數(shù)據(jù)時，換言之，例如，正規(guī)方程加法器60得到了每一類的正規(guī)方程，處理進行到步驟S16。抽頭系數(shù)判決電路61對為每一類產(chǎn)生的正規(guī)方程求解，以獲得每一類的抽頭系數(shù)，并按在系數(shù)存儲器62中的每一類對應的地址發(fā)送和存儲它們。接著，結(jié)束處理。
如上所述，存儲在系數(shù)存儲器62中的每一類的抽頭系數(shù)存儲在如圖3所示的系數(shù)存儲器34中。
因此，由于存儲在如圖3所示的系數(shù)存儲器34中的抽頭系數(shù)是通過實行學習而獲得的，這樣當執(zhí)行線性預測計算時獲得的、和學習數(shù)據(jù)具有相同質(zhì)量的數(shù)據(jù)的預測值的預測誤差(在此，是方差)，變得在統(tǒng)計意義上最小，所以，從如圖3所示的預測部分35輸出的最終已解碼數(shù)據(jù)具有和學習數(shù)據(jù)相同的質(zhì)量。
接下來，圖8示出了當圖1所示的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)通過CELP(包括各種類型的CELP諸如VSELP(矢量和激勵線性預測)、PSI-CELP(調(diào)同步改進型CELP)和CS-ACELP(共軛結(jié)構(gòu)代數(shù)CELP))方法編碼音頻信號(音頻數(shù)據(jù))并轉(zhuǎn)發(fā)它時，所使用的圖1所示的編碼器的示例結(jié)構(gòu)。如上所述，當圖1所示的編碼器1被如圖8所示配置時，圖2所示的編碼部分22和圖6所示的編碼部分52和55也如圖8所示配置。
例如，通過對模擬音頻信號按8KHZ等的采樣率進行采樣以模數(shù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字音頻信號，并且通過按預定數(shù)目的比特量化，而獲得將要被編碼的音頻信號(包括聲音和音樂片段)，并把它發(fā)送到計算器71和LPC(線性預測系數(shù))分析部分72。
LPC分析部分72例如，以每一個具有160個采樣的幀為單位，把LPC分析應用于輸入給它的被編碼的音頻信號，以獲得P階線性預測系數(shù)α1，α2，…αp。接著，LPC分析部分72把P階線性預測系數(shù)αp(p＝1，2，…p)作為它的元素的矢量發(fā)送到矢量量化部分73作為音頻特征矢量。
矢量量化部分73存儲碼本，其中，把線性預測系數(shù)作為其元素的代碼矢量和這些代碼相關(guān)聯(lián)，并且，該部分把矢量量化應用于從LPC分析部分72發(fā)送的特征矢量α，并把作為矢量量化的結(jié)果而獲得的代碼(如果必要的話，以后被稱作A代碼(A_code))發(fā)送到代碼判別部分83。
此外，矢量量化部分73把與A代碼對應的作為代碼α＇的元素的線性預測系數(shù)α1＇，α2＇，…αp＇發(fā)送到音頻綜合濾波器74。
例如，音頻綜合濾波器74是一個IIR(無限沖擊響應)類型數(shù)字濾波器，并且使用從矢量量化部分73發(fā)送的線性預測系數(shù)αp＇(p＝1，2，…p)作為IIR濾波器的抽頭系數(shù)，并使用從計算器82發(fā)送的余數(shù)信號3作為輸入信號來進行音頻綜合。
更具體地，在LPC分析部分72所實施的LPC分析中，假定在當前時刻n的音頻信號(采樣值)sn和過去的與該處相鄰的P個采樣值sn-1，sn-2，…，sn-p滿足由下式表示的線性耦合，sn+α1sn-1+α2sn-2+…αpsn-p＝en(9)當通過使用過去P個采樣值sn-1，sn-2，…，sn-p由下式線性預測當前時刻n的采樣值sn的預測值(線性預測值)sn＇時，sn＇＝-(α1sn-1+α2sn-2+…αpsn-p)(10)將得到使實際采樣值sn和線性預測值sn＇之間的方差最小的線性預測系數(shù)αp。
在表達式(9)中，{en}(…，en-1，en，en+1，…)表示具有均值0、預定值σ2的方差、而且彼此不相關(guān)的隨機變量。
根據(jù)表達式(9)，采樣值sn可由如下表達式表示。
sn＝en-(α1sn-1+α2sn-2+…αpsn-p)(11)當Z變換被應用到此表達式時，如下表達式成立。
S＝E/(1+α1z-1+α2z-2+…αpz-p)(12)在表達式(12)中，S和E分別表示當Z變換被應用到表達式(11)中的sn和en時得到的值。
根據(jù)表達式(9)和(10)，en能按如下表達式表示en＝sn-sn＇(13)
并被稱作實際采樣值sn和線性預測值sn＇之間的余數(shù)信號。
因此，根據(jù)表達式(12)，當線性預測系數(shù)αn被用作IIR濾波器的抽頭系數(shù)并且余數(shù)信號en被當作IIR濾波器的輸入時，可以得到音頻信號sn。
如上所述，音頻綜合濾波器74使用從矢量量化部分73發(fā)送的線性預測系數(shù)αp＇作為抽頭系數(shù)，并使用從計算器82發(fā)送的余數(shù)信號e作為輸入信號，來計算表達式(12)以獲得音頻信號(已綜合的音頻信號)ss。
音頻綜合濾波器74不使用作為由LPC分析部分72所實施的LPC分析的結(jié)果而獲得的線性預測系數(shù)αp，而使用作為與線性預測系數(shù)αp的矢量量化結(jié)果而獲得的代碼相應的代碼矢量的線性預測系數(shù)αp＇，從音頻綜合濾波器74輸出的已綜合音頻信號與LPC分析之前所獲得的音頻信號基本上不一樣。
從音頻綜合濾波器74輸出的已綜合音頻信號ss被發(fā)送到計算器71。計算器71從自音頻綜合濾波器74發(fā)送的已綜合音頻信號ss中，減去原始音頻信號s(從每個已綜合音頻信號ss的采樣中減去與已綜合音頻信號的采樣對應的原始音頻信號s的采樣)，并把余數(shù)發(fā)送到方差計算部分75。方差計算部分75計算從計算器71發(fā)送的余數(shù)的平方和(例如，平方和以LPC分析部分72應用LPC分析的幀為單位)，并把作為結(jié)果而獲得的方差發(fā)送到最小方差判決部分76。
最小方差判決部分76存儲與從方差計算部分75輸出的方差相關(guān)聯(lián)的L代碼(L_code)作為表示延遲的代碼，G代碼(G_code)作為表示增益的代碼，和I代碼(I_code)作為表示碼字(激勵碼本)的代碼，并且輸出與從方差計算部分75輸出的方差相關(guān)聯(lián)的L代碼(L_code)、G代碼和I代碼。該L代碼被送到自適應碼本存儲部分77，該G代碼被送到增益解碼器78，和I代碼被送到激勵碼本存儲部分79。此外，該L代碼(L_code)、G代碼和I代碼也被發(fā)送到代碼判決部分。
例如，自適應碼本存儲部分77存儲其中7比特L代碼和預定的延遲時間(多個延遲)相關(guān)聯(lián)的自適應碼本，并將從計算器82發(fā)送的余數(shù)信號e延遲與從最小方差判決部分76發(fā)送的L代碼相對應的延遲時間，并輸出到計算器80。
由于自適應碼本存儲部分77將余數(shù)信號e延遲與L代碼相對應的時間并輸出它，該輸出信號與把該延遲時間作為周期的周期信號類似。該信號主要作為驅(qū)動信號，用于在使用線性預測系數(shù)的聲音綜合中產(chǎn)生語聲綜合聲音。
增益解碼器78存儲其中G代碼和預定增益β和γ相關(guān)聯(lián)的表，并且輸出與從最小方差判決部分76發(fā)送的G代碼相關(guān)聯(lián)的增益β和γ。該增益β和γ分別被送到計算器80和81。增益β被稱作長期濾波器狀態(tài)輸出增益，增益γ被稱作激勵碼本增益。
例如，激勵碼本存儲部分79存儲其中9比特I代碼和預定激勵信號相關(guān)聯(lián)的激勵碼本，并且向計算器81輸出與從最小方差判決部分76發(fā)送的I代碼相關(guān)聯(lián)的激勵信號。
例如，存儲在激勵碼本中的激勵信號和白噪聲類似，并且主要用作在使用線性預測系數(shù)的聲音綜合中產(chǎn)生非語聲綜合聲音的驅(qū)動信號。
計算器80用從增益解碼器78輸出的增益β和自適應碼本存儲部分77中的輸出信號相乘，并把積1發(fā)送到計算器82。計算器81用從增益解碼器78輸出的增益γ和自適應碼本存儲部分77的輸出信號相乘，并把積n發(fā)送到計算器82。計算器82把從計算器80發(fā)送的積1與從計算器81發(fā)送的積n相加，并把和作為余數(shù)信號e發(fā)送到音頻綜合濾波器74和自適應碼本存儲部分77。
在音頻綜合濾波器74中，如上所述從計算器82發(fā)送的余數(shù)信號e被把從矢量量化部分73發(fā)送的線性預測系數(shù)αp＇當作抽頭系數(shù)的IIR濾波器濾波，并且把作為結(jié)果而獲得的已綜合音頻信號發(fā)送到計算器71。在計算器71和方差計算部分75中執(zhí)行如上所述相同的處理，并且把作為結(jié)果而獲得的方差發(fā)送到最小方差判決部分76。
最小方差判決部分76判決從方差計算部分75發(fā)送的方差是否最小。當最小方差判決部分76判決方差不是最小時，如上所述，它輸出方差對應的L代碼、G代碼和I代碼。接著，重復相同處理。
相反地，當最小方差判決部分76判決方差是最小時，它向代碼判別部分83輸出判決信號。代碼判別部分83鎖存從矢量量化部分73發(fā)送的A代碼，并相繼鎖存從最小方差判決部分76發(fā)送的L代碼、G代碼和I代碼。當代碼判別部分83收到來自最小方差判決部分76的判決信號時，它把被鎖存的A代碼、L代碼、G代碼和I代碼發(fā)送到通道編碼器84。通道編碼器84把從代碼判別部分83發(fā)送的A代碼、L代碼、G代碼和I代碼進行多路復用，并把作為多路復用的結(jié)果而獲得的代碼數(shù)據(jù)作為已編碼數(shù)據(jù)發(fā)送。
為了簡化描述，假定在每個幀中都能得到A代碼，L代碼，G代碼和I代碼。也可能例如，一個幀被分成4個子幀，并且在每個子幀得到A代碼、L代碼、G代碼和I代碼。
圖8中(同時也在以后描述的圖9中)，[k]被加到每個變量使之成為一個陣列變量。這個“k”表示幀的號。“k”的描述在本說明中將被適當省略。
圖9示出了當圖1所示的編碼器1如圖8所示配置時，所使用的圖2所示的解碼部分21的示例結(jié)構(gòu)。如上所述，當圖2所示的解碼部分21被如圖9所示配置時，圖2所示的解碼器23以及圖6所示的解碼器54和56也如圖9所示配置。
從圖8所示的編碼器1輸出的、作為已編碼數(shù)據(jù)的代碼數(shù)據(jù)，被通道解碼器91接收。通道解碼器91從代碼數(shù)據(jù)分離L代碼、G代碼、I代碼和A代碼，并且把它們分別發(fā)送到自適應碼本存儲部分92、增益解碼器93、激勵碼本存儲部分94和濾波器系數(shù)解碼器95。
自適應碼本存儲部分92、增益解碼器93、激勵碼本存儲部分94和計算器96至98按與自適應碼本存儲部分77、增益解碼器78、激勵碼本存儲部分79、計算器80至81相同的方式配置。參照圖8如上所述的相同處理被執(zhí)行，于是L代碼、G代碼、I代碼被解碼以產(chǎn)生余數(shù)信號e。余數(shù)信號3作為輸入信號被發(fā)送到音頻綜合濾波器99，同時發(fā)送到自適應碼本存儲部分92。
濾波器系數(shù)解碼器95存儲如圖8所示的矢量量化部分73中存儲的相同的碼本，并對A代碼進行解碼以產(chǎn)生線性預測系數(shù)αp＇，并把它發(fā)送到音頻綜合濾波器99。
音頻綜合濾波器99按如圖9所示的音頻綜合濾波器74相同的方式配置。音頻綜合濾波器99把從濾波器系數(shù)解碼器95發(fā)送的線性預測系數(shù)αp＇作為抽頭系數(shù)，并把從計算器98發(fā)送的余數(shù)信號e作為輸入信號計算表達式(12)以獲得當最小方差判決部分76判決方差最小時所獲得的已綜合音頻信號。已綜合音頻信號作為對已編碼數(shù)據(jù)的解碼結(jié)果(已解碼數(shù)據(jù))輸出。
如上所述，附加信息輸出部分100采集在對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼以產(chǎn)生作為已解碼數(shù)據(jù)的已綜合音頻信號的處理過程中所獲得的信息，并輸出部分或整個的信息作為附加信息。
更具體地，該附加信息輸出部分100接收從通道解碼器91輸出的L代碼、G代碼、I代碼和A代碼，以及從增益解碼器93輸出的增益β和γ，從濾波器系數(shù)解碼器95輸出的線性預測系數(shù)αp，從計算器96輸出的計算結(jié)果1，從計算器97輸出的計算結(jié)果γ，以及從計算器98輸出的余數(shù)信號e，以及其他，并輸出部分或整個這些信息作為附加信息。
接下來，圖10示出了當如圖1所示的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)通過JPEG方法編碼靜止圖像并轉(zhuǎn)發(fā)它時所使用的、如圖1所示的編碼器1的示例結(jié)構(gòu)。當圖1所示的編碼器1如圖10所示一樣配置時，圖2所示的編碼部分22和圖6所示的編碼部分52和55也按如圖10所示的相同方法配置。
將被編碼的圖像數(shù)據(jù)被輸入到分塊電路111。分塊電路111把輸入給它的圖像數(shù)據(jù)分成每個由64個像素、8×8像素組成的塊。通過分塊電路111獲得的每個塊被送到DCT電路112。該DCT電路112把處理對從分塊電路111發(fā)送的每個塊應用DCT(離散余弦變換)，以變換為水平方向和垂直方向總共64個DCT系數(shù)，即一個DC(直流)成分和63個頻率成分(AC(交流)成分)。在每個塊中的64個DCT系數(shù)從DCT電路112發(fā)送到量化電路113。
量化電路113按預定的量化表對從DCT電路112發(fā)送的DCT系數(shù)進行量化，并把量化結(jié)果(如果必要，以后稱作已量化DCT系數(shù))和用于量化的量化表一起發(fā)送到熵編碼電路114。
在量化電路113中使用的量化表總的來說有一些量化步驟，這樣在考慮到人類視覺特征的情況下，含有比較重要的低頻率的DCT系數(shù)被精細地量化，而含有不太重要的高頻率的DCT系數(shù)被粗糙地量化。
例如，在JPEG編碼中，被使用的量化表根據(jù)由用戶指定的壓縮率來決定。
熵編碼電路114把諸如huffman編碼的熵編碼處理應用到從量化電路113發(fā)送的已量化DCT系數(shù)，并和從量化電路113發(fā)送的量化表相加，并輸出作為結(jié)果而獲得的已編碼數(shù)據(jù)。
接著，圖11示出了當圖1所示的編碼器1如圖10所示配置時，所使用的圖2所示的解碼部分21的示例結(jié)構(gòu)。
當圖2所示的解碼部分21如圖11所示配置時，圖2所示的解碼部分23和圖6所示的解碼部分54和56也按如圖11所示的相同方式配置。
已編碼數(shù)據(jù)被輸入到熵解碼電路121。熵解碼電路121把已編碼數(shù)據(jù)分成熵編碼的已量化DCT系數(shù)和量化表。此外，熵解碼電路121把熵解碼處理應用到熵編碼的已量化DCT系數(shù)，并把作為結(jié)果而獲得的已量化DCT系數(shù)和量化表一起發(fā)送到去量化(dequantization)電路122。去量化電路122按照也是從熵解碼電路121發(fā)送的量化表，對從熵解碼電路121發(fā)送的已量化DCT系數(shù)進行去量化處理，并把作為結(jié)果而獲得的DCT系數(shù)發(fā)送到逆DCT電路123。該逆DCT電路123把逆DCT處理應用到從去量化電路122發(fā)送的DCT系數(shù)，并把作為結(jié)果而獲得的8×8像素的已解碼塊發(fā)送到塊切分電路124。塊切分電路124把從逆DCT電路123發(fā)送的已解碼塊進行去塊(unblock)處理以獲得并輸出已解碼圖像數(shù)據(jù)。
附加信息輸出部分125采集在對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼以便于產(chǎn)生如上所述的已解碼圖像數(shù)據(jù)的處理過程中獲得的信息，并且輸出部分和整個的信息作為附加信息。
更具體地，附加信息輸出部分125接收從熵解碼電路121輸出的量化表和已量化DCT系數(shù)，從去量化電路122中輸出的DCT系數(shù)和其他信息，并且輸出這些信息片中的部分和整個的信息作為附加信息。
接下來，圖12示出了，當圖1所示的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)通過MPEG2方法編碼運動圖像并轉(zhuǎn)發(fā)它時所使用的、圖1所示的編碼器1的示例結(jié)構(gòu)。當圖1所示的編碼器1如圖12所示配置時，圖2所示的編碼部分22和圖6所示的編碼部分52和55也按圖12所示的相同方法配置。
組成基于MPEG編碼的運動圖像的幀(或字段)被相繼發(fā)送到運動檢測電路131和計算器132。
運動檢測電路131對輸入給它的幀，檢測單元宏塊(units macro-block)中的運動矢量，并把它發(fā)送到熵編碼電路136和運動補償電路140。
當I(幀內(nèi))圖像被輸入到計算器132時，計算器132原樣把它發(fā)送到分塊電路133，當P(預測)或B(雙向預測)圖像被輸入到計算器132時，計算器132計算該圖像和從運動補償電路140發(fā)送的參考圖像之間的差值，并把該差值送到分塊電路133。
分塊電路133把計算器132的輸出分塊(block)為每個具有8×8像素的像素塊，并把它們發(fā)送到DCT電路134。DCT電路134把DCT處理應用到從分塊電路133發(fā)送的像素塊，并把作為結(jié)果而獲得的DCT系數(shù)發(fā)送到量化電路135。量化電路135按照預定的量化表以塊為單位對從DCT電路133發(fā)送的DCT系數(shù)進行量化，并把作為結(jié)果而獲得的已量化DCT系數(shù)和被使用的量化表一起發(fā)送到熵編碼電路136。熵編碼電路136把熵編碼應用到從量化電路135發(fā)送的已量化DCT系數(shù)，并把從運動檢測電路131發(fā)送的運動矢量，從量化電路135發(fā)送的量化表和其他必要的信息(諸如在每個層中作為MPEG流的頭信息)相加，并輸出獲得的已編碼數(shù)據(jù)作為MPEG編碼的結(jié)果。
在從量化電路135輸出的已量化DCT系數(shù)中，由于I圖像和P圖像需要進行本地解碼以便于被作為在以后將要進行編碼的P圖像和B圖像的參考圖像使用，所以，用于I圖像和P圖像的系數(shù)被送到熵編碼電路136和去量化電路137。量化電路135中使用的量化表也被發(fā)送到去量化電路137。
去量化電路137根據(jù)從量化電路135發(fā)送的量化表對從量化電路135發(fā)送的已量化DCT系數(shù)進行去量化，以產(chǎn)生DCT系數(shù)并把它們發(fā)送到逆DCT電路138。該逆DCT電路138把逆DCT處理應用到從去量化電路137發(fā)送的DCT系數(shù)，并發(fā)送到計算器139。除了逆DCT電路138的輸出以外，從運動補償電路140輸出的參考圖像也被發(fā)送到計算器139。當逆DCT電路138的輸出是用于P圖像時，計算器139把該輸出加到運動補償電路140的輸出以產(chǎn)生一個原始圖像，并輸出到運動補償電路140。當逆DCT電路138的輸出是用于I圖像時，由于該輸出是I圖像的已解碼圖像，計算器139把它輸出到運動補償電路140。
運動補償電路140基于從運動檢測電路131發(fā)送的運動矢量，對從計算器139發(fā)送的本地已解碼圖像應用運動補償，并把運動補償后獲得的圖像作為參考圖像發(fā)送到計算器132和139。
接下來，圖13示出了當圖1所示的編碼器1如圖12所示配置時所使用的、圖2所示的解碼部分21的示例結(jié)構(gòu)。當解碼部分21如圖13所示配置時，圖2所示的解碼部分23和圖6所示的解碼部分54和56也如圖13所示的相同方法配置。
編碼數(shù)據(jù)被發(fā)送到熵解碼電路151。熵解碼電路151把熵解碼應用到已編碼數(shù)據(jù)，以獲得已量化的DCT系數(shù)，并從已編碼數(shù)據(jù)中分出運動矢量、量化表和其他必要信息。已量化DCT系數(shù)和量化表被發(fā)送到去量化電路152，以及運動矢量被發(fā)送到運動補償電路156。
去量化電路152對從熵解碼電路151發(fā)送的已量化DCT系數(shù)按照也是從熵解碼電路151發(fā)送的量化表進行去量化處理，以獲得DCT系數(shù)，并把它們發(fā)送到逆DCT電路153。逆DCT電路153把逆DCT處理應用到從去量化電路152發(fā)送的DCT系數(shù)，并輸出到計算器154。計算器154除了從去量化電路153的輸出外，接收按照從熵解碼電路151發(fā)送的運動矢量進行運動補償并從運動補償電路156作為參考圖像輸出的已解碼的I圖像或P圖像。當逆DCT電路153的輸出是用于P圖像或B圖像時，計算器154把該輸出加到運動補償電路156的輸出，以通過解碼產(chǎn)生原始圖像，并發(fā)送到塊切分電路155。當逆DCT電路153的輸出是用于I圖像時，由于該輸出是I圖像的已解碼圖像，計算器154原樣把它輸出到塊切分電路155。
塊切分電路155把從計算器154發(fā)送的已解碼圖像以像素塊為單位進行去塊(unblock)處理，以獲得已解碼圖像數(shù)據(jù)并輸出。
運動補償電路156接收從計算器154輸出的已解碼圖像中的I圖像和P圖像，并基于從熵解碼電路151發(fā)送的運動矢量應用運動補償。接著，運動補償電路156把運動補償后得到的圖像作為參考圖像發(fā)送到計算器154。
附加信息輸出部分157采集在對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼以便于產(chǎn)生如上所述的已解碼圖像數(shù)據(jù)的處理中而獲得的信息，并且輸出部分和整個的信息作為附加信息。
更具體地，附加信息輸出部分157接收從熵解碼電路151輸出的量化表、已量化DCT系數(shù)和運動矢量，以及從去量化電路122中輸出的DCT系數(shù)。此外，附加信息輸出部分157也接收當熵解碼電路151把熵解碼應用到已編碼數(shù)據(jù)時，所獲得的MPEG數(shù)據(jù)流的每層中被處理的信息(例如，圖像類型，塊位置信息，幀DCT模式/字段DCT模式)。附加信息輸出部分157把這些信息片中的部分和整個的信息作為附加信息。
接下來，如上所述的系列處理不僅可以通過硬件實現(xiàn)而且可以通過軟件實現(xiàn)。當該系列處理是通過軟件實現(xiàn)時，組成軟件的程序被安裝在通用計算機或其他計算機中。
圖14示出了依照一個實施例，安裝執(zhí)行如上所述的系列處理的程序的計算機的示例結(jié)構(gòu)。
該程序可被事先記錄在作為計算機內(nèi)置的記錄介質(zhì)的硬盤205或ROM203中。
可替代地，該程序可被臨時或永遠被存儲在(記錄在)例如軟盤、CD-ROM(光碟只讀存儲器)、DVD(數(shù)字多功能盤)、磁盤和半導體存儲器的可移動記錄介質(zhì)211中。這樣的可移動記錄介質(zhì)211可被提供作為所謂的軟件包。
程序可以從如上所述的可移動記錄介質(zhì)211被安裝在計算機中。此外，該程序也能從下載點(downloading site)通過無線從用于數(shù)字衛(wèi)星廣播的人造衛(wèi)星，或通過有線從諸如因特網(wǎng)的網(wǎng)絡轉(zhuǎn)發(fā)到計算機；并且，該計算機能接收通過通信部分208的方式轉(zhuǎn)發(fā)的程序，并安裝在計算機內(nèi)置的硬盤205中。
計算機包括一個CPU(中央處理單元)202。該CPU 202通過總線201連到輸入輸出接口210。當用戶操作由鍵盤、鼠標、麥克風等組成的輸入部分207以通過輸入輸出總線210輸入命令時，CPU 202執(zhí)行存儲在ROM(只讀存儲器)203中的程序?？商鎿Q地，CPU 202把存儲在硬盤205中的程序、通過衛(wèi)星或網(wǎng)絡被轉(zhuǎn)發(fā)且由通信部分208接收并安裝在硬盤205中的程序、或從安裝在驅(qū)動器209的可移動記錄介質(zhì)211讀取并且安裝在硬盤205的程序，加載到RAM(隨機訪問存儲器)204；并執(zhí)行它。在該操作下，CPU202執(zhí)行基于如上所述流程圖的處理或由如上所述方框圖所示的結(jié)構(gòu)實行的處理。接著，例如，CPU 202通過輸入輸出接口202把處理結(jié)果輸出到由LCD(液晶示出器)揚聲器等組成的示出部分206；從通信部分208發(fā)送；或按要求記錄在硬盤205中。
在本說明中，描述用于執(zhí)行各種類型處理的程序的處理步驟沒必要以如流程圖描述的步驟的順序的時間先后方式進行。也包括按并行方式實施或單獨實施的處理。
此外，程序可以由一臺計算機或由多個計算機以分布式處理方式執(zhí)行。此外，程序可以被轉(zhuǎn)發(fā)并由遠端計算機執(zhí)行。
在沒有使用特定的編碼/解碼部件情況下，也能應用本發(fā)明。更具體地，在本實施例中，已經(jīng)描述了CELP方法、JPEG方法、MPEG2方法。本發(fā)明也能應用各種類型的編碼/解碼部件，例如，M-JPEG(運動JPEG)方法、MPEG1方法、MPEG4方法、MP3(JPEG-1音頻層3)方法以及ATRAC(自適應變換語聲編碼)方法。
在本實施例中，已編碼數(shù)據(jù)按照與編碼方法對應的解碼部件被解碼。已編碼數(shù)據(jù)能通過分類自適應處理被解碼。在分類自適應處理中，已編碼數(shù)據(jù)能通過使用因執(zhí)行學習而獲得的抽頭系數(shù)被解碼，在此學習中，將被編碼的數(shù)據(jù)被設置成主數(shù)據(jù)而通過對數(shù)據(jù)編碼而獲得的已編碼數(shù)據(jù)設置成學徒數(shù)據(jù)。
此外，在本實施例中，用于高質(zhì)量數(shù)據(jù)的預測值通過使用抽頭系數(shù)由線性預測計算獲得。該預測值也能通過更高階、二價等預測計算獲得。
此外，在本實施例中，解碼器2中的分類自適應處理電路24事先存儲了用于改善質(zhì)量的抽頭系數(shù)。該抽頭系數(shù)可被包括在已解碼數(shù)據(jù)中并能提供給解碼器2。
此外，在本實施例中，除了第一已解碼數(shù)據(jù)和第二已解碼數(shù)據(jù)外，預測抽頭從第一附加信息和第二附加信息產(chǎn)生。例如，該預測抽頭也能僅從第一已解碼數(shù)據(jù)和第二已解碼數(shù)據(jù)中產(chǎn)生。相同方法也能用于類抽頭。
工業(yè)適用性根據(jù)本發(fā)明的第一數(shù)據(jù)處理裝置、第一數(shù)據(jù)處理方法、第一程序和第一記錄介質(zhì)，已編碼數(shù)據(jù)被解碼，并且作為結(jié)果而獲得的已解碼數(shù)據(jù)被編碼以輸出再編碼數(shù)據(jù)。與通過學習而獲得抽頭系數(shù)用于預定的預測計算的預測抽頭被從已解碼數(shù)據(jù)和再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息中產(chǎn)生。預測抽頭和抽頭系數(shù)被用于執(zhí)行預定的預測計算以獲得一個預測值，該預測值與在學習中作為教師使用的主數(shù)據(jù)相對應。因此，例如，能獲得質(zhì)量充分改善的數(shù)據(jù)。
根據(jù)本發(fā)明的第二數(shù)據(jù)處理裝置、第二數(shù)據(jù)處理方法、第二程序和第二錄介質(zhì)，通過對主數(shù)據(jù)進行編碼接著進行解碼而獲得的已解碼數(shù)據(jù)，和從對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼而獲得的再編碼數(shù)據(jù)中獲得的信息，從作為教師的主數(shù)據(jù)中產(chǎn)生，如作為學徒的學徒數(shù)據(jù)。接著，用于預測主數(shù)據(jù)的預測抽頭從學徒數(shù)據(jù)中產(chǎn)生，并且執(zhí)行學習，這樣主數(shù)據(jù)的預測值的預測誤差，能通過使用預測抽頭和抽頭系數(shù)以獲得抽頭系數(shù)來執(zhí)行預定的預測計算而獲得的。因此，例如，通過使用抽頭系數(shù)執(zhí)行預測計算，可以獲得質(zhì)量充分改善的數(shù)據(jù)。
根據(jù)本發(fā)明的第三數(shù)據(jù)處理裝置、第三數(shù)據(jù)處理方法、第三程序和第三記錄介質(zhì)，通過對數(shù)據(jù)編碼而獲得的已編碼數(shù)據(jù)被解碼，作為結(jié)果而獲得的已解碼數(shù)據(jù)被編碼以輸出再編碼數(shù)據(jù)。接著，用于分類的類抽頭從已解碼數(shù)據(jù)和再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息中產(chǎn)生。根據(jù)類抽頭執(zhí)行分類。因此，數(shù)據(jù)能被適當?shù)貏澐殖蓭最悺?br> 權(quán)利要求
1.一種數(shù)據(jù)處理裝置，用于對通過編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行處理，其特征在于，包括解碼部件，用于對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼部件，用于對所述已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；預測抽頭生成部件，用于根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，產(chǎn)生用于與通過學習而獲得的抽頭系數(shù)進行預定的預測計算的預測抽頭；抽頭系數(shù)采集(acquisition)部件，用于采集抽頭系數(shù)；和預測部件，用于通過使用所述預測抽頭和所述抽頭系數(shù)進行預定的預測計算，獲得對應于在學習中作為教師(master)使用的主數(shù)據(jù)的預測值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述預測部件通過使用所述預測抽頭和所述抽頭系數(shù)進行線性預測計算獲得所述預測值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述解碼部件輸出在對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼處理過程中獲得的信息作為附加信息，以及所述預測抽頭生成部件也通過使用所述附加信息產(chǎn)生預測抽頭。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，還包括再解碼部件，用于對再編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出該再解碼數(shù)據(jù)；以及所述預測抽頭生成部件根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和再解碼數(shù)據(jù)產(chǎn)生預測抽頭。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，所述再解碼部件輸出在對再編碼數(shù)據(jù)進行解碼處理過程中獲得的信息作為附加信息，以及所述預測抽頭生成部件也通過使用該附加信息產(chǎn)生預測抽頭。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，還包括類抽頭生成部件，用于根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從所述再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，產(chǎn)生用于分類的類抽頭用于分類信息；和分類部件，用于根據(jù)所述類抽頭進行分類，其特征在于所述抽頭系數(shù)采集部件采集相應于從所述分類部件輸出的類的抽頭系數(shù)，以及所述預測部件通過使用相應于從所述分類部件輸出的類的抽頭系數(shù)，獲得所述預測值。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述解碼部件輸出在對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼處理過程中所獲得的信息作為附加信息，以及所述類抽頭生成部件也通過使用該附加信息產(chǎn)生所述類抽頭。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，還包括再解碼部件，用于對再編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出再解碼數(shù)據(jù)，其特征在于所述類抽頭生成部件根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和所述再解碼數(shù)據(jù)，產(chǎn)生類抽頭。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述再解碼部件輸出在對再編碼數(shù)據(jù)進行解碼處理過程中所獲得的信息，作為附加信息，以及所述類抽頭生成部件也通過使用所述附加信息產(chǎn)生所述類抽頭。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述數(shù)據(jù)是圖像數(shù)據(jù)。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述已編碼數(shù)據(jù)包括通過對所述圖像數(shù)據(jù)至少進行正交變換而獲得的數(shù)據(jù)。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述數(shù)據(jù)是音頻數(shù)據(jù)。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于已編碼數(shù)據(jù)包括至少一個相應于線性預測系數(shù)和余數(shù)信號的代碼。
14.一種用于對編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行處理的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括解碼步驟，用于對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼步驟，用于對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；預測抽頭生成步驟，根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，產(chǎn)生用于與通過學習而獲得的抽頭系數(shù)進行預定的預測計算的預測抽頭；抽頭系數(shù)采集步驟，用于采集抽頭系數(shù)；和預測步驟，用于通過使用所述預測抽頭和所述抽頭系數(shù)進行預定的預測計算，獲得對應于在學習中作為教師使用的主數(shù)據(jù)的預測值。
15.一種使計算機對通過編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行處理的程序，其特征在于，包括解碼步驟，用于對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼步驟，用于對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；預測抽頭生成步驟，根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，產(chǎn)生用于與通過學習而獲得的抽頭系數(shù)進行預定的預測計算的預測抽頭；抽頭系數(shù)采集步驟，用于采集抽頭系數(shù)；和預測步驟，用于通過使用所述預測抽頭和所述抽頭系數(shù)進行預定的預測計算，獲得對應于在學習中作為教師使用的主數(shù)據(jù)的預測值。
16.一種用于存儲使計算機對通過編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行處理的程序的記錄介質(zhì)，該介質(zhì)的特征在于，該程序包括解碼步驟，用于對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼步驟，用于對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；預測抽頭生成步驟，根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，產(chǎn)生用于與通過學習而獲得的抽頭系數(shù)進行預定的預測計算的預測抽頭；抽頭系數(shù)采集步驟，用于采集抽頭系數(shù)；和預測步驟，用于通過使用所述預測抽頭和所述抽頭系數(shù)進行預定的預測計算，獲得對應于在學習中作為教師使用的主數(shù)據(jù)的預測值。
17.一種數(shù)據(jù)處理裝置，用于學習預定的抽頭系數(shù)，該預定的抽頭系數(shù)用于處理編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)，其特征在于，包括學徒數(shù)據(jù)(apprentice-data)生成部件，用于根據(jù)作為教師的主數(shù)據(jù)、通過對主數(shù)據(jù)進行編碼接著又進行解碼而獲得的已解碼數(shù)據(jù)、和根據(jù)通過對已解碼的數(shù)據(jù)進行編碼而獲得的再編碼數(shù)據(jù)而獲得的信息，生成作為學徒的學徒數(shù)據(jù)；預測抽頭生成部件，用于根據(jù)學徒數(shù)據(jù)，生成用于預測主數(shù)據(jù)的預測抽頭；以及學習部件，用于獲得抽頭系數(shù)和執(zhí)行學習，這樣通過使用所述預測抽頭和抽頭系數(shù)而執(zhí)行預定的預測計算所獲得的對主數(shù)據(jù)的預測值的預測誤差在統(tǒng)計意義上最小。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述學習部件執(zhí)行學習，這樣通過使用所述預測抽頭和抽頭系數(shù)執(zhí)行線性預測計算而獲得的對主數(shù)據(jù)的預測值的預測誤差在統(tǒng)計意義上最小。
19.根據(jù)權(quán)利要求17所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述學徒數(shù)據(jù)生成部件也輸出對編碼主數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行解碼的處理過程中所獲得的信息，作為所述學徒數(shù)據(jù)。
20.根據(jù)權(quán)利要求17所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述學徒數(shù)據(jù)生成部件輸出當再編碼數(shù)據(jù)被解碼時作為結(jié)果而獲得的再解碼數(shù)據(jù)，作為所述學徒數(shù)據(jù)。
21.根據(jù)權(quán)利要求20所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述學徒數(shù)據(jù)生成部件也輸出對再編碼數(shù)據(jù)進行解碼的處理過程中所獲得的信息，作為所述學徒數(shù)據(jù)。
22.根據(jù)權(quán)利要求17所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，還包括類抽頭生成部件，用于根據(jù)所述學徒數(shù)據(jù)生成用于執(zhí)行分類的類抽頭，用于分類信息；以及分類部件，用于根據(jù)所述類抽頭執(zhí)行分類，以及其特征在于所述學習部件為從分類部件輸出的每一類獲得抽頭系數(shù)。
23.根據(jù)權(quán)利要求22所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述學徒數(shù)據(jù)生成部件也輸出對通過編碼主教據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行解碼的處理過程中所獲得的信息，作為所述學徒數(shù)據(jù)。
24.根據(jù)權(quán)利要求22所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述學徒數(shù)據(jù)生成部件輸出當再編碼數(shù)據(jù)被解碼時作為結(jié)果而獲得的再解碼數(shù)據(jù)，作為所述學徒數(shù)據(jù)。
25.根據(jù)權(quán)利要求24所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述學徒數(shù)據(jù)生成部件也輸出對再編碼數(shù)據(jù)進行解碼處理過程中所獲得的信息，作為所述學徒數(shù)據(jù)。
26.根據(jù)權(quán)利要求17所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述主數(shù)據(jù)是圖像數(shù)據(jù)。
27.根據(jù)權(quán)利要求26所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述學徒數(shù)據(jù)生成部件至少通過正交變換編碼圖像數(shù)據(jù)。
28.根據(jù)權(quán)利要求17所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述數(shù)據(jù)是音頻數(shù)據(jù)。
29.根據(jù)權(quán)利要求28所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述學徒數(shù)據(jù)生成部件編碼音頻數(shù)據(jù)以生成至少一個相應于線性預測系數(shù)和余數(shù)信號的代碼。
30.一種用于學習預定的抽頭系數(shù)的數(shù)據(jù)處理方法，該抽頭系數(shù)用于處理通過編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)，其特征在于，該方法包括學徒數(shù)據(jù)生成步驟，用于根據(jù)作為教師的主數(shù)據(jù)、通過對主數(shù)據(jù)進行編碼接著又進行解碼而獲得的已解碼數(shù)據(jù)、和根據(jù)通過對已解碼的數(shù)據(jù)進行編碼而獲得的再編碼數(shù)據(jù)而獲得的信息，生成作為學徒的學徒數(shù)據(jù)；預測抽頭生成步驟，用于根據(jù)學徒數(shù)據(jù)生成用于預測主數(shù)據(jù)的預測抽頭；以及學習步驟，用于獲得抽頭系數(shù)和執(zhí)行學習，這樣通過使用所述預測抽頭和抽頭系數(shù)而執(zhí)行預定的預測計算所獲得的對主數(shù)據(jù)的預測值的預測誤差在統(tǒng)計意義上最小。
31.一種用于使得計算機執(zhí)行用于學習預定的抽頭系數(shù)的程序，所述抽頭系數(shù)用于處理編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)，其特征在于，包括學徒數(shù)據(jù)生成步驟，用于根據(jù)作為教師的主數(shù)據(jù)、通過對主數(shù)據(jù)進行編碼接著又進行解碼而獲得的已解碼數(shù)據(jù)、和根據(jù)通過對已解碼的數(shù)據(jù)進行編碼而獲得的再編碼數(shù)據(jù)而獲得的信息，生成作為學徒的學徒數(shù)據(jù)；預測抽頭生成步驟，用于根據(jù)學徒數(shù)據(jù)生成用于預測主教據(jù)的預測抽頭；以及學習步驟，用于獲得抽頭系數(shù)和執(zhí)行學習，這樣通過使用所述預測抽頭和抽頭系數(shù)而執(zhí)行預定的預測計算所獲得的對主數(shù)據(jù)的預測值的預測誤差在統(tǒng)計意義上最小。
32.一種存儲程序的記錄介質(zhì)，該程序使得計算機執(zhí)行用于學習預定的抽頭系數(shù)的數(shù)據(jù)處理，該抽頭系數(shù)用于處理編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)，其特征在于，記錄的該程序包括學徒數(shù)據(jù)生成步驟，用于根據(jù)作為教師的主數(shù)據(jù)、通過對主數(shù)據(jù)進行編碼接著又進行解碼而獲得的已解碼數(shù)據(jù)、和根據(jù)通過對已解碼的數(shù)據(jù)進行編碼而獲得的再編碼數(shù)據(jù)而獲得的信息，生成作為學徒的學徒數(shù)據(jù)；預測抽頭生成步驟，用于根據(jù)學徒數(shù)據(jù)生成用于預測主數(shù)據(jù)的預測抽頭；以及學習步驟，用于獲得抽頭系數(shù)和執(zhí)行學習，這樣通過使用所述預測抽頭和抽頭系數(shù)而執(zhí)行預定的預測計算所獲得的對主數(shù)據(jù)的預測值的預測誤差在統(tǒng)計意義上最小。
33.一種用于執(zhí)行分類而將信息分類的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，包括解碼部件，用于對編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼部件，用于編碼已解碼數(shù)據(jù)并輸出再編碼數(shù)據(jù)；類抽頭生成部件，用于根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，生成用于分類的類抽頭；以及分類部件，用于根據(jù)所述類抽頭執(zhí)行分類。
34.根據(jù)權(quán)利要求33所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述解碼部件輸出對已編碼數(shù)據(jù)進行解碼處理過程中所獲得的信息，作為附加信息，以及所述類抽頭生成部件，也通過使用該附加信息生成所述類抽頭。
35.根據(jù)權(quán)利要求33所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，還包括再解碼部件，用于對所述再編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出再解碼數(shù)據(jù)，其特征在于所述類抽頭生成部件根據(jù)已解碼數(shù)據(jù)和再解碼數(shù)據(jù)生成所述類抽頭。
36.根據(jù)權(quán)利要求35所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述再解碼部件輸出對再編碼數(shù)據(jù)進行解碼處理過程中所獲得的信息，作為附加信息，以及所述預測抽頭生成部件也通過使用該附加信息生成所述預測抽頭。
37.根據(jù)權(quán)利要求33所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述數(shù)據(jù)是圖像數(shù)據(jù)。
38.根據(jù)權(quán)利要求37所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述已編碼數(shù)據(jù)包括通過對所述圖像數(shù)據(jù)至少進行正交變換而獲得的數(shù)據(jù)。
39.根據(jù)權(quán)利要求33所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述數(shù)據(jù)是音頻數(shù)據(jù)。
40.根據(jù)權(quán)利要求39所述的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于所述已編碼數(shù)據(jù)包括至少一個與線性預測系數(shù)和余數(shù)信號對應的代碼。
41.一種用于執(zhí)行分類而對信息進行分類的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括解碼步驟，用于對通過編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼步驟，用于對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；類抽頭生成步驟，用于根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，生成用于分類的類抽頭；以及分類步驟，用于根據(jù)所述類抽頭執(zhí)行分類。
42.一種使計算機執(zhí)行用于進行分類而對信息進行分類的數(shù)據(jù)處理的程序，其特征在于，包括解碼步驟，用于對通過編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼步驟，用于對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；類抽頭生成步驟，用于根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，生成用于分類的類抽頭；以及分類步驟，用于根據(jù)所述類抽頭執(zhí)行分類。
43.一種用于存儲程序的記錄介質(zhì)，該程序使計算機執(zhí)行用于執(zhí)行分類信息的分類的數(shù)據(jù)處理，該介質(zhì)的特征在于記錄的程序包括解碼步驟，用于對通過編碼數(shù)據(jù)而獲得的已編碼數(shù)據(jù)進行解碼并輸出已解碼數(shù)據(jù)；再編碼步驟，用于對已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)；類抽頭生成步驟，用于根據(jù)所述已解碼數(shù)據(jù)和從再編碼數(shù)據(jù)獲得的信息，生成用于分類的類抽頭；以及分類步驟，用于根據(jù)所述類抽頭執(zhí)行分類。
全文摘要
一種能夠改善關(guān)于圖像或聲音的已解碼數(shù)據(jù)的質(zhì)量的數(shù)據(jù)處理裝置。例如，解碼部分(21)對通過將圖像進行JPEG編碼而產(chǎn)生的已編碼數(shù)據(jù)進行解碼。編碼部分(22)對解碼所產(chǎn)生的第一已解碼數(shù)據(jù)進行編碼并輸出再編碼數(shù)據(jù)。此外，解碼部分(23)對再編碼數(shù)據(jù)進行解碼并產(chǎn)生第二已解碼數(shù)據(jù)。類－分類自適應處理電路(24)使用通過學習而獲得的抽頭系數(shù)，根據(jù)第一已解碼數(shù)據(jù)和第二已解碼數(shù)據(jù)，產(chǎn)生預測抽頭，用于與通過學習而確定的抽頭系數(shù)執(zhí)行通過使用所述預測抽頭和抽頭系數(shù)的預定的預測計算，從而確定相應于學習中被用作教師(teacher)的教師數(shù)據(jù)的預測值。本發(fā)明可被應用于發(fā)送編碼的圖像和聲音的傳輸系統(tǒng)。
文檔編號H04N7/26GK1457552SQ02800541
公開日2003年11月19日 申請日期2002年1月24日 優(yōu)先權(quán)日2001年1月25日
發(fā)明者近藤哲二郎, 渡邊勉 申請人:索尼公司