专利名称：：矢量量化方法及装置的制作方法
技术领域：
：本发明涉及信号处理
技术领域：
，尤其涉及一种矢量量化方法及装置。
背景技术：
：在对声频信号或视频信号进行数字化压缩编码处理过程中，按照预先确定的码书，对由多个输入信号抽样值合成的矢量进行矢量量化，能够降低编码速率且保证编码质量。矢量量化是一种高效的数据压缩技术，该技术先将输入信号序列的每K个连续样值分成一组，由该组抽样值组成一个K维欧式空间中的矢量，之后，再对每个这样的矢量进行量化处理。矢量量化的复杂度主要来自两个方面计算量和存储量，且矢量量化的复杂度会随着矢量维数的增加成指数增长；并且，作为一种有损数据压缩技术，矢量量化除了存在量化失真问题之外，还存在编码速率问题，且矢量维数与编码速率成反比。在网络条件恶劣的环境下，常通过降低编码速率来避免网络传递过程中的丟包现象，以保证一定的编码质量，但相应地，也会增加矢量量化的复杂度。下面以现有对语音信号的编码压缩为例，说明现有语音编码过程中所采用的矢量量化技术。在现有的对导镨频率(ISF)系数组成的矢量进行矢量量化的技术中，通常采用宽带自适应语音编解码器(AMR-WB+)对ISF矢量进行量化处理。其中，ISF系数由语音信号的线性预测系数(LPC)转换得到。AMR-WB+采用联合分裂矢量量化(SVQ)和多级矢量量化(MSVQ)的方式量化ISF矢量，该矢量量化过程主要是先采用一阶滑动平均(MA)预测法，求出当前第n帧的ISF预测残差矢量r(n)，然后利用多级码书对r(n)进行量化处理。表l是现有ISF矢量量化过程的比特分配及码书使用表。<table>complextableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table>表1参见表1,AMR-WB+对ISF矢量量化的过程为设ISF矢量是16维矢量，那么r(n)也是一个16维矢量。令r=[r1，r2...，r6],为降低矢量量化中码本的存储量，AMR-WB+对r矢量进行分裂多级矢量量化(S-MSVQ):先对16维r矢量进行第一级分裂，得到2个子矢量，即9维的if矢量和7维的if)矢量，分别用8比特量化if和if,对应的码书个数分别是256、256。之后，对if和rf分别进行第二级分裂，共得到5个子矢量，其中，9维if被分裂成3个子矢量，即，3维的r,),用6比特量化，对应的码书个数为64;3维的《)，用7比特量化，对应的码书个数为128;3维的r,),用7比特量化，对应的码书个数为128;9维r1被分裂成2个子矢量，即，3维的if，用5比特量化，对应的码书个数为32;3维的g)，用5比特量化，对应的码书个数为32。上述分裂过程共得到7个子矢量，共分配了46个比特用于矢量量化。对上述第一级分裂得到的2个子矢量进行一级量化，第二级分裂得到的5个子矢量进行二级量化。一级量化过程与二级量化过程类似，因此，可令^泛指7个子矢量中，某子矢量的第x维分量，x代表子矢量的维数编号；f/是与该子矢量对应的码书中，第y个码字的第x维分量。计算^与^之间的误差<formula>complexformulaseeoriginaldocumentpage9</formula>并计算出A,的平方和<formula>complexformulaseeoriginaldocumentpage9</formula>将五作为矢量量化的失真度，从与该子矢量对应的码书中选出使￡最小的码字对应的》并将y作为该码字的索引号输出。现有AMR-WB+的矢量量化技术采用多级码书量化矢量，能够获得较高的编码质量，但也因此增加矢量量化的复杂度。矢量量化的复杂度来自于存储量与计算量这两个方面，现有技术中的码书存储量较大，也因此增加了计算量，在计算时需要遍历所有码书。因此，现有技术在降低矢量量化复杂度上还有待进一步改进。
发明内容为了解决现有技术中矢量量化复杂度的问题，本发明提供一种较简单的矢量量化方法。本发明还提供一种产生码书调整量方法。本发明又提供一种较简单的矢量量化装置。一种矢量量化的方法，包括.利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理，得出量化输入矢量的码书与调整量，N是大于或等于1的正整数。一种产生码书的调整量的方法，包括计算N个码书的平均矢量，N是大于或等于1的正整数；计算每个码书到该平均矢量的距离；才艮据每个码书到该平均矢量的距离，产生每个码书的调整量。一种矢量量化装置，包括码书提供单元、调整量提供单元和量化单元，其中，码书提供单元，用于将与输入矢量对应的N个码书传送给量化单元，N是大于或等于1的正整数；调整量提供单元，用于将各码书的调整量传送给量化单元；量化单元，用于接收来自调整量提供单元的各个码书的调整量，和来自码书提供单元，利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理，得出量化输入矢量的码书与调整量。上述矢量量化方法通过利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理，即将本发明提供的码书的调整量参与对输入矢量的量化中，从而有效减少码书存储量，且运算量只是遍历N个码书所需要的计算量。因此，利用上述矢量量化方法，能够有效降低矢量量化的复杂度。上述矢量量化装置中，量化单元利用由码书提供单元与调整量提供单元传送来的N个码书及各码书的调整量对输入矢量做量化处理，所用到的码书较少，且运算量只是遍历N个码书所需要的计算量。因此，运用上述矢量量化装置，能够能够有效降低矢量量化的复杂度。图1是本发明实施例提供的矢量量化方法的总体流程图2是本发明实施例提供的产生码书的调整量的方法流程图3是本发明实施例中产生ISF残差码书及其调整量的流程图4是采用本发明实施例的矢量量化方法量化ISF残差的流程图5是本发明的矢量量化装置一个较佳实施例的结构示意图6是本发明的矢量量化装置另一个较佳实施例的结构示意图7是本发明又一个矢量量化装置较佳实施例的结构示意图8是图7中量化处理单元较佳实施例的结构示意图9是本发明又一个矢量量化装置较佳实施例的结构示意图。具体实施例方式为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图作进一步详细描述。为降低矢量量化的复杂度，本发明通过实施例提供一种矢量量化方法。图1是本发明实施例提供的矢量量化方法的总体流程图，该流程包括以下步骤步骤101、利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理。步骤102、得出量化输入矢量的码书与调整量。其中，N是大于或等于1的正整数。码书的调整量用于调整码书，以使对输入矢量的量化结果接近与该输入矢量。下面围绕图1所示本发明实施例提供的矢量量化方法做展开说明。在具体实施中，在利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理之前，还需要产生N个码书的调整量。图2是本发明实施例提供的一种产生码书的调整量的方法流程图，其中，设输入矢量的维数是a维，该流程包括以下步骤步骤201、计算N个码书的平均矢量。该步骤中，码书的平均矢量也是a维矢量。本实施例中，计算N个码书的平均矢量的做法可以是将所有N个码书的同维分量相加后，除以N,就得到平均矢量的该维分量。令第J'个码书的第/维分量为r//)，令平均矢量的第/维分量为^W…则^WzO的计算式是<formula>complexformulaseeoriginaldocumentpage11</formula>平均矢量AV(a)就是由这些^Wz')分量组成的a维矢量j腐/),/=1，2广.，"}。步骤202、计算每个码书到该平均矢量的距离。本实施例中，该计算过程具体是计算第y个码书的每一维分量与平均矢量的同维分量之间的差值，得到a个分量差值，再求出这fl个分量差值的平方和，用得到的平方和除以g，再对除法结果开方，就得到第乂个码书到该平均矢量的距离^rac/)为:j、l,2，…，W，步骤203、根据每个码书到该平均矢量的距离，产生每个码书的调整量。本实施例中，可通过产生各个码书每一维分量的调整量，来产生该码书的调整量，具体做法是设置该码书各维分量的调整量对应的1个或多于1个的比例因子；在产生该码书的每一维分量的调整量时，将该码书到所述平均矢量的距离分别与该维分量的调整量对应的各个比例因子相乘，将得到的各个乘积作为该码书该维分量对应的各个调整量；对得到与该码书的该维分量对应的各个乘积进行排序，将每个乘积得到的序列号作为该乘积对应的调整量的索引号。以第乂个码书为例，展开说明产生该第乂个码书的第/维分量的调整量的过程为将^ra(力作为第j'个码书调整量的基值，设置比例因子，以用于进一步对第y个码书调整量的基值做调整。设为第乂个码书的第/维分量K(/)设置的比例因子是该集合{0，Al,-Al，A2,-八2}中的元素，那么^(/)的调整量是集合{0，^KS(y)xAl，-]ra(力xAl，^ra(力xA2,-爿ra(/)xA2}中的元素；若Al=A2-0.3,则^(/)的调整量是集合{0，^rac/)x0.3,-^rac/)x0.3)中的元素。同时，集合中各元素的序列号也对应调整量的索引号。图2所示实施例提供了一种产生码书的调整量的方法，实际应用中，也可通过其他做法来产生码书的调整量，如最简单的做法就是随机产生各个码书的调整量，但是用这种做法得到的调整量，对码书与输入矢量之间的残差矢量进行量化处理，所获得的编码效果，显然没有采用图2所示实施例中产生的调整量带来的编码效果稳定。下面以对ISF系数组成的ISF矢量进行矢量量化为例，详细说明本发明实施例提供的图l所示的矢量量化方法。并且，为便于比较本发明实施例的矢量量化方法与AMR-WB+的矢量量化方法的编码效果与量化复杂度，本发明实施例中，也采用46个比特数进行编码，并且设ISF矢量是16维矢量，由该16维ISF矢量对应的ISF残差训练出的码书为256个。基于图2给出的产生码书的调整量的方法，图3是本发明实施例中产生ISF残差码书及各个码书的调整量的流程图，该流程包括以下步骤步骤301、采用帧间预测计算ISF矢量的ISF残差。该步骤采用与现有量化ISF矢量中，计算ISF残差相同的做法，计算出ISF残差，简要说明这一计算过程如下定义Z"为去均值mea"—!V后的第n帧ISF矢量isfn，则预测的ISF残差为Rn，其表达式为Zn=isfn-mean-isfRn=Zn-Pn其中,Pn为第n帧的预测ISF矢量Pn=MA*Rqn-1其中id为前一帧量化后的ISF残差，雄为经验值，一般取1/3。步骤302、训练出16维ISF残差的256个码书。该步骤中，将输入矢量作为已知量，采用LBG算法训练出与输入矢量对应的N个码书。其中，LBG算法作为公知技术，是一种用于训练码书的算法，有关采用该算法训练码书的详细过程可参考相关文献资料。实际应用中，也可通过其他算法训练码书。训练出的每个码书也是a维矢量，"是大于或等于1的正整数。步骤303、计算256个码书的平均矢量。对该步骤的描述，可参见上述步骤202中的描述，其中，N=256,"=16。步骤304、计算256个码书中，每个码书到该平均矢量的距离。对该步骤的描述，可参见上述步骤203中的描述，得到第)个码书到该平均矢量的距离AVS(j)为<formula>complexformulaseeoriginaldocumentpage13</formula>本实施例中，一个码书对应一个距离值乂ra(y),这个距离值将作为码书的调整量的基值，实际应用中，也可以计算出一个码书的多个基值，但是，将增加后续量化处理的计算量。步骤305、产生256个码书中，每个码书的每一维分量的调整量。本实施例中，为每个码书的第l至6维分量设置7个调整量，对应的比例因子是0、Al、-Al、Bl、-Bl、Cl、-C1;为第7至13维分量设置5个调整量，对应的比例因子是0、A2、-A2、B2、-B2;为第14至16维设置3个调整量，对应的比例因子是O、A3、-A3。那么，以第y个码书为例，将步骤305中得到的^ra(力作为第y个码书的每维分量的调整量基值，所得到的第J个码书各维分量的调整量r("组成的集合是对于第1至6维分量，"l，2，…,7,/=1，2,--.,6，r(/,"={0,^rs(/)x4,-爿rs(y)x4,^rs(力xa,—爿x^,^xc,，—^xc,};其中，A代表r(a)集合中，各元素的序列号，也是第l至6维分量对应的调整量的索引号。对于第7至13维分量，"1，2，…，5，/=7,..，13，W，={0,JFS(力x4，_jx4,jx52，-^x52};其中，)t'代表r("')集合中，各元素的序列号，也是第7至13维分量对应的各个调整量的索引号。对于第14至16维分量，*'=1,2,3，/=14,...,16,矢')={0，^ra(y)x4,—^FS(J)x4};其中，r代表r(a")集合中，各元素的序列号，也是第14至16维分量对应的各个调整量的索引号。另外，本实施例中，若所有比例因子均为1，那么得到的码书每维分量的调整量是F(,',/t)={0，Jra(/)，-^rac/)},A=l，2,3，/=1，..'，16。至此，就得到256个码书及其调整量，之后，将利用这些码书及对应的调整量，量化ISF残差。基于图3给出的产生ISF残差码书及各个码书的调整量，图4是采用本发明实施例的矢量量化方法量化ISF残差的流程图，其中，利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理，得出量化输入矢量的码书与调整量的流程包括以下步骤步骤401、计算输入矢量与256个码书中，每个码书及该码书的调整量之间的差值矢量。本实施例中，输入矢量是ISF残差，计算输入矢量与256个码书中，每个码书及该码书的调整量之间的差值矢量为，计算ISF残差与256个码书中，每个码书之间的残差矢量。该步骤中得到的残差矢量也是16维矢量，这样的残差矢量有256个，将残差矢量表示为ms,,,/=1，2，...，256,…1,2，…,16。步骤402、依照设置码书的调整量的模式，将16维残差矢量分裂为3个子矢量。本实施例中，依照步骤305的描述中，码书的第l至6维分量对应的调整量，第7至13维分量对应的调整量，以及第14至16维分量对应的调整量，将第y个码书对应的16维残差矢量分裂为3个子矢量为ms1"，/=1，2,…，6;r巧,,/=7，…,13;res*"，/=14,…，16。步骤403、利用每个码书的调整量，对残差矢量进行量化处理。本实施例中，利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理包括利用各码书的调整量对输入矢量与该码书之间的残差矢量进行量化处理。对残差矢量的量化过程为计算残差矢量的每一维分量与对应的码书的同维分量的各个调整量之间的绝对差值；选出与残差矢量的每一维分量对应的最小绝对差值和对应的调整量的索引号。以量化"、,，hl,2,…，6为例，该量化过程具体为计算r^,的第l维分量与r(a)中/=1,hl，2，…，7的集合中每个元素之间的绝对差值<formula>complexformulaseeoriginaldocumentpage16</formula>才寻到7个绝对差值￡14,选出其中的最小绝对差值min五w,并记录对应的k值。依照上述量化过程，求出"^,中，第l至6维的最小绝对差值min五,、r沁1，2，…，6;第7至13维的最小绝对差值min^,,/=7，...,13;第14至16维的最小绝对差寸直min￡t.，/=14广.,16。步骤404、算出每个残差矢量与最小绝对差值对应的调整量之间的失真度，得到N个失真度。本实施例中，计算每个残差矢量与最小绝对差值对应的调整量之间的失真度的过程为对256个残差矢量中的每个残差矢量，先求出该残差矢量的各维分量对应的最小绝对差值的平方值，再将各维分量对应的最小绝对差值的平方值进行求和，将得到的求和结果作为与同一个码书对应的残差矢量与调整量之间的失真度，残差矢量与失真度一一对应，得到的失真度有N个。以计算^;,,/=1,2,...,16与调整量之间的失真度￡/为例，该计算式为<formula>complexformulaseeoriginaldocumentpage16</formula>得到的失真度有256个。若设<formula>complexformulaseeoriginaldocumentpage16</formula>,那么，还可根据ISF残差对误差敏感程度的不同，对￡1、￡2和￡3做加权处理，将该平方值乘以对应的加权系数，得到加权后的失真度￡;=￡l+￡2/a+￡3/yS,与-是加权系数，为实数。步骤405、从256个失真度中选出最小失真度，将与该最小失真度对应的码书与调整量作为得出的量化输入矢量的码书与调整量。本实施例中，设<formula>complexformulaseeoriginaldocumentpage16</formula>为最小失真度，那么第_/个码书就是量化输入矢量的码书，为最佳码书，设￡1中的第1个min^对应的A为2，那么残差矢量第1维的量化调整量就是^ra(j')xj,，是该残差矢量的第1维的最佳调整量，依次类推，根据五l得到残差矢量第1至6维的最佳调整量；根据￡2，得到残差矢量第7至13维分量的最佳调整量；根据￡3，得到残差矢量第14至16维的最佳调整量，得到￡2和￡3根据得到其中残差矢量的第1至6维分量对应的最佳调整量及对应的A:值，的量化调整量及对应的yt'值，第14至16维的量化调整量及对应的r。步骤406、将与该最小失真度对应的调整量的索引号及码书索引号输出。本实施例中，在得到A后，那么相应地，与该^对应的第j'个码书是最佳码书，其索引号为y';如步骤405的描述中提及的，残差矢量第l维的量化调整量的索引号就是根据五l得到的第1个min^对应的^2，依次类推，得到残差矢量每一维分量的最佳调整量对应的索引号。至此，采用本发明的矢量量化方法量化ISF残差的过程结束，之后，将最终得到的索引号作为编码结果，传送到解码端。按照编解码协议，解码端根据索引号找到与输入矢量对应的量化矢量，得出合成语音信号。需要说明的是，在具体执行步骤401时，还可先对每个码书的每一维分量与该维分量对应的各个调整量分别求和，然后计算输入矢量的同维分量与各个和值之间的绝对差值，这样，就能够直接得到步骤403描述中的绝对差值，然后可继续执行步骤403之后的操作。由于在对图像/视频信号进行编码时，也可对信号进行采样，得到信号序列，并可由这些序列组成矢量，因此，本发明实施例提供的上述矢量量化方法还适用于对图^象/4见频信号编码过程。本发明实施例还基于上述本发明实施例提供的第一种矢量量化方法，提供一种矢量量化装置。图5是该装置一个较佳实施例的结构示意图，该装置包括码书提供单元501、调整量提供单元502和量化单元503，其中，码书提供单元501，用于将与输入矢量对应的N个码书传送给量化单元503,N是大于或等于1的正整数；调整量提供单元502,用于将各码书的调整量传送给量化单元503;量化单元503,用于接收来自调整量提供单元502的各个码书的调整量，和来自码书提供单元501,利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理，得出量化输入矢量的码书与调整量。由于N个码书与各码书的调整量可在矢量量化之前产生，因此，在进行矢量量化时，可通过码书提供单元501与调整量提供单元502将矢量量化需要用到的码书与调整量传送给量化单元503。图6是本发明矢量量化装置的另一个较佳实施例，该装置进一步包括调整量产生单元601,用于计算N个码书的平均矢量，N是大于或等于l的正整数；计算每个码书到该平均矢量的距离；根据每个码书到该平均矢量的距离，产生每个码书的1个或1个以上的调整量，将产生的每个码书的调整量传送给调整量提供单元502。图7是本发明矢量量化装置的又一个较佳实施例的结构示意图，该装置可基于图6装置进一步包括残差矢量计算单元701,用于计算输入矢量与N个码书中，每个码书之间的残差矢量，将每个码书之间的残差矢量传送给量化单元503。图8是图7量化单元503的一个较佳实施例，量化单元503包括量化子单元801、计算子单元802和选择子单元803,其中，量化子单元801，用于接收来自调整量提供单元502的每个码书的调整量，和来自残差矢量计算单元的残差矢量，计算每个残差矢量的每一维分量与对应的码书的同维分量的各个调整量之间的绝对差值；选出与残差矢量的每一维分量对应的最小绝对差值，将与残差矢量的每一维分量对应的最小绝对差值的计算结果传送给计算子单元802;计算子单元802,用于接收来自量化子单元801的与每个残差矢量的每一维分量对应的最小绝对差值的计算结果，计算该残差矢量的各维分量对应的最小绝对差值的平方值，再将各维分量对应的最小绝对差值的平方值进行求和，将得到的求和结果作为该残差矢量与调整量之间的失真度，算出N个残差矢量的N个失真度，将N个失真度传送给选择子单元803;选择子单元803,用于接收来自计算子单元802的N个失真度，选出最小失真度，及与最小失真度对应的码书与调整量，将与最小失真度对应的码书与调整量输出。图9是矢量量化装置的又一个较佳实施例的结构示意图，该装置可基于图7进一步包括输出单元901,用于接收来自选择子单元803的与最小失真度对应的码书与调整量，将与最小失真度对应的码书索引号及与最小失真度对应的调整量的索引号输出。为进一步检验本发明实施例给出的图1所示矢量量化方法的性能，对AMR-WB+和本发明方法进行了语音质量客观评测，评测软件为国际电信联盟远程通信标准化组织(ITU-T)的P.862客观评测标准宽带科感知语音质量(WB-PESQ),还有平均谱失真。测试序列为第三代合作伙伴计划(3GPP)组织提供的AMR-WB+的测试序列和视频压缩标准(AVS)提供的测试序列，由71个测试序列组成，其中包括语音、音乐、语音背景音乐，音乐背景语音等。测试结果如下1、可感知语音质量(PESQ)平均得分，AMR-WB+为3.801，本发明为3.874。在71个测试序列中2个码率(10.4kbps和24kbps)共142个测试项中，AMR-WB+获得优胜(PESQ平均得分最高)的优胜项占47项，本方案的优胜项占95项。2、平均i普失真，AMR-WB+的平均谱失真为0.960156，其中2-4dB占3.84%,>4db占0.095%;而本发明的平均i普失真为0.878902,其中2-4dB占0.963%,>4dB占0.00158%参见表1，AMR-WB+的矢量量化方案一级量化用到256、256个码书，存储量为256x(9+7)=4096个浮点数；二级量化用到64、128、128、32、32个码书，存储量为64x3+128x3+128x3+32x3+32x4=1184个浮点凄丈，因而总存储量是4096+1184=5280个浮点数。对应的乘法运算量为一级量化的遍历搜索256个码书，从中找出4个最优的一级码书，然后搜索二级码书，搜索二级码书的过程中要遍历4个最优的一级码书和二级量化的64、128、128、32、32个码书。与AMR-WB+的矢量量化方案相比，采用本发明的矢量量化方法量化ISF残差时，对256个码书用8个比特进行编码，对码书的调整量用38个比特进行编码。在存储量方面，本发明实施例中，所需要存储的是256个码书的存储量，为256x16=4096个浮点，再加上256个调整量基值，存储量总共为4096+256=4352个浮点数。计算量是乘法计算，为遍历256个码书所需要的计算量。可见，本发明实施例提供的技术方案在编码质量与矢量量化复杂度上，均具有明显的优势。综上所述，本发明实施例提供的上述技术方案通过利用与输入矢量对应的码书，以及这些码书的调整量，对输入矢量进行量化处理，采用联合计算的做法，在找出最佳调整量的同时，找到与该最佳调整量对应的最佳码书，使整个量化过程的失真度最小，从而保证较高的编码质量。其中，最佳调整量就是与最小失真度对应的调整量，最佳码书就是与该调整量对应的码书。同时，本发明实施例提供的技术方案利用码书的调整量对码书与输入矢量之间的残差矢量做量化处理，不同于现有用多级码书量化残差矢量的做法，因此能够减少码书存储量，且运算量只是遍历N个码书所需要的计算量，相比较现有遍历N个一级码书之后，再需要遍历多个二级码书而言，减少计算量。因此，本发明实施例提供的技术方案，在保证较高的编码质量的同时，降低矢量量化的复杂度。权利要求1、一种矢量量化方法，其特征在于，包括利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理，得出量化输入矢量的码书与调整量，N是大于或等于1的正整数。2、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理之前，该方法进一步包括产生N个码书的调整量为计算N个码书的平均矢量；计算每个码书到该平均矢量的距离；根据每个码书到该平均矢量的距离，产生每个码书的调整量。3、根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述产生每个码书的调整量为产生每个码书每一维分量的调整量。4、根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述产生每个码书每一维分量的调整量为设置每个码书各维分量的调整量对应的1个或多于1个的比例因子；将该码书到所述平均矢量的距离分别与该维分量的调整量对应的各个比例因子相乘，得到与该码书的该维分量对应的各个乘积，将该各个乘积作为该码书该维分量对应的各个调整量。5、根据权利要求2所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括产生每个调整量的索引号。6、根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述产生每个调整量的索引号为对得到与该码书的该维分量对应的各个乘积进行排序，将每个乘积得到的序列号作为该乘积对应的调整量的索引号。7、根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述平均矢量的维数是"维，a是大于或等于1的正整数，所述计算N个码书的平均矢量为令第y个码书的第/维分量为y(/)，令所述平均矢量的第/维分量为^n,)，贝寸z，所述平均矢量JK(a)="nO,/=l,2,...,"}。8、根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述计算每个码书到该平均矢量的3巨离为其中，^ra(力是第y个码书到所述平均矢量的距离。9、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理之前，该方法进一步包括计算输入矢量与N个码书中，每个码书及该码书的调整量之间的差值矢量。10、根据权利要求9所述的方法，其特征在于，计算输入矢量与N个码书中，每个码书及该码书的调整量之间的差值矢量包括计算输入矢量与N个码书中，每个码书之间的残差矢量。11、根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理包括利用各码书的调整量对输入矢量与该码书之间的残差矢量进行量化处理。12、根据权利要求11所述的方法，其特征在于，各码书的每一维分量对应的调整量有1个或1个以上，所述利用各码书的调整量对输入矢量与该码书之间的残差矢量进行量化处理为计算该残差矢量的每一维分量与该码书的同维分量对应的各个调整量之间的绝对差值，得出与该残差矢量的各维分量对应的各最小绝对差值，及与各最小绝对差值对应的调整量。13、根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述得出与该残差矢量的各维分量对应的各最小绝对差值后，该方法进一步包括算出该残差矢量及与最小绝对差值对应的调整量之间的失真度，所述算出该残差矢量与最小绝对差值对应的调整量之间的失真度为先求出该残差矢量的各维分量对应的最小绝对差值的平方值，再将各维分量对应的最小绝对差值的平方值进行求和，将得到的求和结果作为所述该残差矢量与最小绝对差值对应的调整量之间的失真度。14、根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述求出该残差矢量的各维分量对应的最小绝对差值的平方值后，该方法进一步包括将该平方值乘以对应的加权系数，所述加权系数为实数。15、根据权利要求13所述的方法，其特征在于，残差矢量与失真度一一对应，所述失真度有N个，该方法进一步包括从N个失真度中选出最小失真度，将与所述最小失真度对应的码书与调整量作为得出的所述量化输入矢量的码书与调整量。16、根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括将与所述最小失真度对应的码书的索引号，及与所述最小失真度对应的调整量的索引号输出。17、一种产生码书的调整量的方法，其特征在于，包括计算N个码书的平均矢量，N是大于或等于1的正整数；计算每个码书到该平均矢量的距离；根据每个码书到该平均矢量的距离，产生每个码书的调整量。18、根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述产生每个码书的调整量为产生每个码书每一维分量的调整量。19、根据权利要求18所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括产生每个调整量的索引号。20、根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述产生每个调整量的索引号为对得到与该码书的该维分量对应的各个乘积进行排序，将每个乘积得到的序列号作为该乘积对应的调整量的索引号。21、一种矢量量化装置，其特征在于，包括码书提供单元、调整量提供单元和量化单元，其中，码书提供单元，用于将与输入矢量对应的N个码书传送给量化单元，N是大于或等于1的正整^t;调整量提供单元，用于将各码书的调整量传送给量化单元；量化单元，用于接收来自调整量提供单元的各个码书的调整量，和来自码书提供单元，利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理，得出量化输入矢量的码书与调整量。22、根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述装置进一步包括调整量产生单元，用于计算N个码书的平均矢量，N是大于或等于1的正整数；计算每个码书到该平均矢量的距离；根据每个码书到该平均矢量的距离，产生每个码书的1个或1个以上的调整量，将产生的每个码书的调整量传送给调整量提供单元。23、根据权利要求21或22所述的装置，其特征在于，所述装置进一步包括残差矢量计算单元，用于计算输入矢量与N个码书中，每个码书之间的残差矢量，将每个码书之间的残差矢量传送给量化单元。24、根据权利要求23所述的装置，其特征在于，所述量化单元包括量化子单元、计算子单元和选择单元，其中，量化子单元，用于接收来自调整量提供单元的每个码书的调整量，和来自残差矢量计算单元的残差矢量，计算每个残差矢量的每一维分量与对应的码书的同维分量的各个调整量之间的绝对差值；选出与残差矢量的每一维分量对应的最小绝对差值，将与残差矢量的每一维分量对应的最小绝对差值的计算结果传送给计算子单元；计算子单元，用于接收来自量化子单元的与每个残差矢量的每一维分量对应的最小绝对差值的计算结果，计算该残差矢量的各维分量对应的最小绝对差值的平方，再将各维分量对应的最小绝对差值的平方进行求和，将得到的求和结果作为该残差矢量与调整量之间的失真度，算出N个残差矢量的N个失真度，将N个失真度传送给选择单元；选择子单元，用于接收来自计算子单元的N个失真度，选出最小失真度，及与最小失真度对应的码书与调整量，将与最小失真度对应的码书与调整量输出。25、根据权利要求24所述的装置，其特征在于，所述装置进一步包括输出单元，用于接收来自选择子单元的与最小失真度对应的码书与调整量，将与最小失真度对应的码书索引号及与最小失真度对应的调整量的索引号输出。全文摘要本发明实施例公开了一种矢量量化方法，包括利用N个码书及各码书的调整量对输入矢量进行量化处理，得出量化输入矢量的码书与调整量，N是大于或等于1的正整数。本发明实施例还基于上述方法，公开了一种矢量量化装置。本发明实施例提供的技术方案，利用码书的调整量参与对输入矢量的量化中，从而有效减少码书存储量，且运算量只是遍历N个码书所需要的计算量。因此，能够有效降低矢量量化的复杂度。文档编号H04N7/24GK101198041SQ20061016445公开日2008年6月11日申请日期2006年12月5日优先权日2006年12月5日发明者亮张,张德军,李立雄,郭利斌申请人:华为技术有限公司