数字信息信号的数据压缩和扩展.pdf

公开了用于对数字信息信号进行数据压缩的数据压缩设备。该数据压缩设备包括：输入装置(1)，用于接收数字信息信号；概率信号确定装置(156)，用于从数字信息信号确定概率信号；熵编码装置(10)，用于响应于所述概率信号对数字信息信号进行熵编码，以便得到数据压缩的数字信息信号；以及输出装置(14)，用于提供数据压缩的数字信息信号，以便发送或记录在记录载体上。概率信号确定装置适于从数字信息信号和所述概率信号的至少一个以前确定的值确定所述概率信号的一个新的值。所公开的设备的实施方案没有复杂的除法运算。

1.  用于对数字信息信号进行数据压缩的数据压缩设备，该数据压缩设备包括：
-用于接收数字信息信号的输入装置，
-用于从数字信息信号确定概率信号的概率信号确定装置，
-一种熵编码装置，用于响应于所述概率信号对数字信息信号进行熵编码，以便得到数据压缩的数字信息信号，以及
-用于提供数据压缩的数字信息信号的输出装置，
其特征在于，概率信号确定装置适于从数字信息信号和所述概率信号的至少一个以前确定的值确定所述概率信号的一个新的值。

2.  如权利要求1中要求的设备，其特征在于，所述概率信号确定装置适于执行以下计算：

其中P_k+1(1)和P_k(1)是在0...2^m范围中的无符号整数，b_k是具有0或1的数值的最新的输入比特，i是在0≤i≤m/2的范围内的整数而m是大于1的整数。

3.  用于经由传输媒体发送数字信息信号的发射机，该发射机包括如权利要求1到2的任一项中要求的数据压缩设备，其中该发射机还包括：
-用于把数据压缩的数字信息信号加到传输媒体的发送装置。

4.  用于把数字信息信号记录在记录载体上的记录设备，该记录设备包括如权利要求1到2的任一项中要求的数据压缩设备，其中该记录设备还包括：
-用于把数据压缩的信号写入到记录载体上的轨道中的写入装置。

5.  如权利要求4中要求的记录设备，其中所述记录载体是光或磁记录载体。

6.  如权利要求3中要求的发射机，其中该发射机还包括纠错编码装置和/或信道编码装置，用于在把数据压缩的数字信息信号加到传输媒体之前对数据压缩的数字信息信号进行纠错编码和/或信道编码。

7.  如权利要求4中要求的记录设备，该记录设备还包括纠错编码装置和/或信道编码装置，用于在把数据压缩的数字信息信号写入到记录载体上之前对数据压缩的数字信息信号进行纠错编码和/或信道编码。

8.  用于对数字信息信号进行数据压缩的方法，该方法包括以下步骤：
-接收数字信息信号，
-从数字信息信号确定概率信号，
-响应于所述概率信号对数字信息信号进行熵编码，以便得到数据压缩的数字信息信号，以及
-提供数据压缩的数字信息信号，
其特征在于，概率确定步骤适合于从数字信息信号和所述概率信号的至少一个以前确定的值确定所述概率信号的一个新的值。

9.  一种记录载体，在所述记录载体的轨道中记录有数据压缩的数字信息信号，所述数据压缩的数字信息信号是通过按照权利要求8的方法得到的。

10.  一种数据扩展设备，用于对数字信息信号进行数据扩展，以便得到原始数字信息信号的复制，该数据扩展设备包括：
-用于接收数据压缩的数字信息信号的输入装置，
-一种熵译码装置，用于响应于概率信号对数据压缩的数字信息信号进行熵译码，以便得到所述复制，
-用于从所述复制生成所述概率信号的概率信号确定装置，
-用于提供复制的输出装置，
其特征在于，所述概率信号确定装置适于从复制和所述概率信号的至少一个以前确定的值确定所述概率信号的一个新的值。

11.  如权利要求10中要求的设备，其特征在于，所述概率信号确定装置适于执行以下计算：

其中P_k+1(1)和P_k(1)是在0...2^m范围中的无符号整数，b_k是具有0或1的数值的最新的输入比特，i是在0≤i≤m/2的范围内的整数而m是大于1的整数。

12.  用于经由传输媒体接收数字信息信号的接收机，该接收机包括如权利要求10到11的任一项中要求的数据扩展设备，其中该接收机还包括：
-用于从传输媒体获取数据压缩的信号的接收装置。

13.  用于从记录载体重现数字信息信号的重现设备，该重现设备包括如权利要求10到11的任一项中要求的数据扩展设备，其中该重现设备还包括：
-用于从记录载体上的轨道中读出数据压缩的信号的读出装置。

14.  如权利要求12中要求的接收机，其中该接收机还包括信道译码装置和/或纠错装置，用于对从传输媒体获取的信号进行信道译码和/或纠错，以便得到所述数据压缩的信号。

15.  如权利要求13中要求的重现设备，该重现设备还包括信道译码装置和/或纠错装置，用于对从记录载体读出的信号进行信道译码和/或纠正，以便得到所述数据压缩的信号。

16.  用于对数据压缩的数字信息信号进行数据扩展以便得到原始数字信息信号的复制的数据扩展方法，该数据扩展方法包括以下步骤：
-接收数据压缩的数字信息信号，
-响应于概率信号对数据压缩的数字信息信号进行熵译码，以便得到所述复制，
-从所述复制生成所述概率信号，
-提供复制，
其特征在于，所述概率信号确定步骤适于从复制和所述概率信号的至少一个以前确定的值确定所述概率信号的一个新的值。

数字信息信号的数据压缩和扩展
本发明涉及用于数据压缩数字信息信号的数据压缩设备。该数据压缩设备包括：
-输入装置，用于接收数字信息信号，
-概率信号确定装置，用于从数字信息信号确定概率信号，
-熵编码装置，用来响应于所述概率信号熵编码数字信息信号，以便得到数据压缩的数字信息信号，以及
-输出装置，用于提供数据压缩的数字信息信号。
本发明还涉及：数据压缩方法；包括数据压缩设备的发射机；包括数据压缩设备的记录设备；记录载体，其上有数据压缩的数字信息信号记录在所述记录载体的轨道中；用于对数据压缩的数字信息信号进行数据扩展的数据扩展设备；数据扩展方法；包括数据扩展设备的接收机；和包括数据扩展设备的的重现设备。
数字信息信号的数据压缩在本技术领域是熟知的。在这方面可参考WO 98/16014。该文件描述用于数据压缩音频信号的数据压缩设备。音频信号具有比特流信号的形式。该设备包括算术编码器和概率确定单元。概率确定单元确定概率值，该概率值表示在接收的比特流信号中的比特具有诸如‘1’那样的预定的逻辑值的概率。算术编码器根据提供到它的输入端的概率值p，把比特流信号编码成数据压缩的比特流信号。
算术编码是熟知的用于熵编码的技术。为了了解算术编码，读者例如可以参考[Moff98，Penn93，Witt87，Lang84]。当给定输入符号和相关的概率信息时，算术编码器可非常接近于理论下限(被称为熵)地压缩输入符号。对于算术编码的有效的实施方案已进行许多研究，试图找到在实施方案的复杂性与压缩效率之间的最好的平衡(即，效率有多接近于理论极限)。一个特别有效的低复杂性的解决方案在[Vleu00，Vleu99]中给出。
上述的概率信息可从特定模型得出。根据有关要被压缩的输入符号的特定假设，该模型得出符号的概率分布并把概率信息连同符号一起提供到算术编码器(和译码器)。例如，用于二进制音频信号压缩的模型在[Vleu98b，Vleu98a，Vleu01]中给出。
  例如在[Dutt95，Moff98]中使用的、用于一般二进制数据的流行的模型是这样估计概率的：
P ( 0 ) = C ( 0 ) + Δ C ( 0 ) + C ( 1 ) + 2 Δ , - - - ( 1 ) ]]>
其中P(0)是下一个比特是0的概率，C(0)是已经观测到的0比特的数目，C(1)是已经观测到的1比特的数目，以及Δ是一个常数，它在没有观测到数据时提供初始估值；典型地Δ＝0.5或Δ＝1。(1)的估值隐含地假设，要被压缩的比特序列是稳定的。然而，实际上，统计值将根据比特序列中的位置而改变，所以，常常对于比特计数值C(0)和C(1)施行缩放[Dutt95]。例如，当C(0)或C(1)或C(0)+C(1)达到一定的数值时，C(0)和C(1)被简单地除以2。通过具体选择触发缩放的数值，可以在较快地或较慢地适配到改变的统计和概率估值的精确性之间作出折衷。最后，算术编码的实际的实施方案常常使用多个范围(context)(例如，见[Dutt95])；然后，通过使用用于每个范围的不同的计数值C(0)和C(1)和通过按照(1)式使用这些计数值，以对于每个范围得出分别的P(0)，从而可以对于每个不同的范围分别地确定概率。
因此，正如从(1)式看到的，为了得到估计的概率需要除法。这大大地增加算术编码的实施方案的复杂性，特别是硬件。事实上，对于算术编码的无乘法的实施方案已经进行了许多研究(例如，见[Vleu00])，而除法的复杂性甚至比起乘法地复杂性高得多。所以，消除这个除法对于得到有效地实施方案是重要的。
消除除法的已知的解决方案是把概率估计与算术编码引擎集成在一起，如对于Q编码器所作的一样[Penn88，Dutt95]。然而，这个方法的缺点是，仅仅有限的一组概率可被使用(限制实施该方法所需要的查找表的规模)，这影响算术编码实现方案的压缩效率。而且，它使得模型不灵活。在[Riss89，Mohi87]中公开了另一个已知的解决方案，它使用符号计数(因此，模型仍旧是灵活的)但仍旧对概率进行近似。然而，概率近似减低了所述压缩方法的效率。
本发明的目的是提供具有有效的实施方案的、用于数据压缩/扩展数字信息信号的数据压缩/扩展设备。
按照本发明的数据压缩设备的特征在于，概率信号确定装置适合于从数字信息信号和概率信号的至少一个以前确定的值来确定概率信号的新的值P。
通过使用概率信号的至少一个以前确定的值p来确定新的值P，可以消除复杂的除法。复杂的除法是除以变量的除法或是除以具有≠2^m的值的常数的除法(m是大于0的整数)。基本概念是通过“运行平均”滤波运算而不是通过计算符号频率来计算概率估值。这个计算可以通过使用简单的移位和加法运算而被实施，因此它没有复杂的除法。按照本发明确定概率值P的方法可以容易地与许多算术编码实施方案相组合并且特别适合于我们以前的无乘法算术编码的解决方案[Vleu00]。当这两个解决方案被组合时，就得到没有乘法和除法的、有效的自适应算术编码方案。
按照本发明的方法的另一个优点是不像WO 98/16014中所公开的那样需要预测滤波器。
参照以下的附图说明中所描述的实施例将明白并进一步阐述本发明的这些和其他方面，其中：
图1显示数据压缩设备的第一实施例，
图2显示数据扩展设备的第一实施例，
图3显示数据压缩设备的第二实施例，
图4显示数据扩展设备的第二实施例，
图5显示数据压缩设备的第三实施例，
图6显示数据扩展设备的第三实施例，
图7显示在用于把数据压缩信号记录在记录载体上的记录设备中包含的数据压缩设备，
图8显示在用于通过传输媒体发送数据压缩信号的发送设备中包含的数据压缩设备，
图9显示在用于重现来自记录载体的数据压缩信号的重现设备中包含的数据扩展设备，
图10显示在用于接收来自传输媒体的数据压缩信号的接收设备中包含的数据扩展设备，
图11显示还配备有纠错编码器和信道编码器的记录设备的另一个实施例，以及
图12显示还配备有信道译码器和纠错单元的重现设备的另一个实施例。
图1显示数据压缩设备的实施例，该设备包括用于接收数字信息信号的输入端1。数字信息信号可以是可通过算术编码被压缩的任何数字信号，诸如数字视频信号或数字音频信号。数字信息信号优选地是以比特流信号的形式。输入端子1被耦合到包括算术编码器的数据压缩单元10的第一输入端8。数据压缩单元10的输出端12被耦合到输出端子14。另外，数字信息信号也是概率确定单元156的一个输入。输入端子1被耦合到概率确定单元156的第一输入端16。算术编码器10响应于被提供到它的输入端192的概率值P把比特流信号编码成数据压缩信号。概率确定单元156的输出端被耦合到概率确定单元156的第二输入端18。概率确定单元156确定一个概率值，该概率值表示由变换器单元4提供的比特流信号中的比特具有诸如“1”的预定的逻辑值的概率。这个概率值在图1上表示为P，它被提供到算术编码器10，以便能够数据压缩算术编码器10中的比特流信号。概率确定单元156从数字信息信号和以前确定的概率值确定新的概率值。算术编码器10可以按照逐帧的原则数据压缩比特流信号。
图1的设备工作如下。在本实施方案中具有比特流信号的形式的数字信息信号被提供到概率确定单元156。在其中，确定比特流信号中相应的比特(例如是“1”比特)的概率。下文中描述按照本发明的各实施方案。这样得到的数字输入信号中各个值的概率以后作为概率信号P被提供到算术编码器10。数据压缩的信号由算术编码器10提供到输出端子14，以便经由传输媒体TRM或记录载体进行传输。
现在我们描述在概率确定单元中执行的计算。本例描述二进制情形，以后将讨论扩展到较大的字母表的情形。而且，假设被提供到算术编码引擎的概率值是在0，…，2ⁿ的线性范围中的整数。这样的整数概率值被我们的无乘法的算术编码引擎实施方案使用[Vleu99，Vleu00]。例如，对于n＝6，概率1由64表示，以及概率1/2由32表示。当需要用于不同的算术编码实施方案时，处在区间[0，1]中的“真实”概率是通过将从算术编码引擎实施方案中的概率得出的整数除以2ⁿ(或者，在实际的使用整数的算术编码实施方案中，除法可以通过右移n位而简单地执行)而得到的。
确定概率的方法是计算运行平均，即，存储以前的2ⁿ比特和把它们的数值简单相加。运行平均可在接收到每个新的比特时只通过单次减法和加法而被更新：从和值中减去最老的比特的数值，以及把最新的比特的数值加到和值中。这个方法的缺点是它可能需要存储许多以前的比特(和对于更大的字母表的甚至更多的信息)。所以正如以下解释的，按照本发明，实施不需要存储所接收的比特的递归计算。所述计算也提供快速地把精度更换为适配速度的附加灵活性。
递归概率计算的一般形式是：
    P_k+1(1)＝c₀·P_k(1)+c₁·P_k-1(1)+c₂·P_k-2(1)+…+c_u·P_k-u(1)+
             d₀·b_k+d₁·b_k-1+d₂·b_k-2+…+d_v·b_k-v，              (2)
其中c_0…u和d_0…υ是常数(实数)，以及整数u和υ确定考虑多少过去的输入b或输出P(1)。公式(2)通常产生实数(浮点数)。为了降低实施方案复杂性，经常优选地用整数(定点数)来计算。在这种情形下，假设概率范围不是从0到1，而是取为从0到2^m的整数值，其中实数概率值被线性放大2^m倍。
为了计算概率估计，优选实施例是以下的递归计算：

其中如将在下文中所解释的那样，P_k+1(1)和P_k(1)是在0…2^m范围中的无符号整数，以及b_k是具有0或1的数值的最新的输入比特，以及i(0≤i≤m/2)是确定概率估计的适配速度的整数。(产生不大于x的最大整数，即，如果x不是整数，它把x向下舍入最接近的整数值)。概率估计P_k+1(1)被算术编码器使用来压缩比特b_k+1，以及被算术译码器使用来译码这个比特。初始值P₀(1)(它被使用来压缩第一比特b₀)可以通过乘以2^m而被设置成相应于在[0，1]中的任何想要的概率值；例如，1/2的概率相应于初始化为P₀(1)＝2^m-1。的计算实际上是通过把P_k(1)的数值右移i个位置执行的，即不用实际的除法。b_k与2^m-i的乘法当然是通过把它的数值左移m-i个位置执行的。由于(3)式只使用加法和减法(以及某些移位)，它比起(1)式具有低得多的实施复杂性，而(1)式需要除法(除法的复杂性比起相加或相减和移位的复杂性高得多)。
在0…2ⁿ(n＜m)范围中的、P(1)的较低精度的估计值可以通过把P_k+1(1)向右移m-n个位置而得到。典型的数值例如是m＝12和n＝8。当然，代替通过简单的右移而得到的截断，P(1)的数值也可以通过P_k+1(1)/2^m-n的舍入或“部分舍入”(它在[Vleu99，Vleu00]中被介绍)而得到。这个更加精确的计算可大大地提高对于小的n值的精度(例如，n＜5)。
在上述的实施例中，估计的概率值的适配速度由整数i(0≤i≤m/2)确定。i的数值越大，适配速度越慢。
典型地，i随观测到的比特的数目或b的输入概率改变的速度而改变。例如，初始地，当还没有接收到许多数据时，可以使用较高的适配速度来得到快速学习的性能，以及后来当接收到更多的数据时，减小适配速度来得到较高精度的估计。
为了跟踪改变的统计特性，也可以监视所估计的概率值，以及当看来似乎是稳定时提高精度，和当看来似乎将改变时提高适配速度。为了测量改变或稳定度，可以计算一定数目的比特的估计的方差，或可以例如根据对于一定数目的比特的最高的和最低的估计的概率值之间的差值的大小作出判定。
因此m的数值不单取决于需要的概率估计的精度(即取决于n)，而且也取决于所要求的最小适配速度(对于i的最大值)，因为最小适配速度由i≤m-2的要求确定。
在多个范围(context)的情形下(例如，见[Dutt95])，每个范围使用它自己的独立的概率估计器。因此，精度和适配速度对于每个范围也是不同的(即，每个范围可以具有它自己的m和/或i的数值；见以上的段落)。
与编码引擎的界面是基于概率估计的最高出现精度(即，在所有的范围上m的最大值)。如果某些概率值具有较低的精度，则它们需要被扩展到较高的精度。这种扩展可以简单地通过左移所估计的概率值而被实施。例如，如果估值的精度是6比特而机器接受8比特，则所估计的概率值可以简单地向左移两位(这意味着，把两个0比特附着到估值上)。
在非二进制情形下，当有N＞2个不同的符号时，对于N-1或全部N个符号分开地估计概率(在后者的情形下，最可能的符号的概率被调节，以使得总的概率等于1)。该估计仍旧使用(3)式，但现在当出现的符号不等于对其进行概率估计的符号时使用数值b＝0，以及当出现的符号等于对其进行概率估计的符号时使用数值b＝1。例如，当有4个符号时(以及估计四个概率)，数值b＝0被使用于它们中的三个符号，以及b＝1被使用于实际出现的符号。对于N-1或全部N个符号的所估计的概率必须由概率确定单元(156)确定。在这种情形下，概率信号的新的值包括对于N-1或全部N个符号的所估计的概率值。如果仅仅对于N-1个符号估计概率值，对于第N个符号的概率是隐含地已知的，并且可以从N-1个所估计的概率值计算出来。
图2显示用于译码在输入端子50处接收的数据压缩的信号的相应的数据扩展设备。图2的数据扩展设备包括熵译码器172，它经由输入端174接收数据压缩的信号。在本例中，熵译码器172具有算术译码器的形式，该算术译码器在被提供到输入端176的概率信号P的影响下对于数据压缩的信号实行算术译码步骤，以便生成被提供到输出端178的原始数字信息信号的复制。该复制被提供到数据扩展设备的输出端子64。
另外，存在有概率提供单元180，用于把概率信号P提供到算术译码器172。概率信号P可以以不同的方式得到，取决于概率信号在编码器中是如何得出的。所公开的实施例以自适应方式从输出信号得出概率信号P。
另外，图1的设备可生成描述在公式中被使用来确定概率信号P的常数的参数。这样的参数被包括在附带(side)信息中，以及被发送到概率提供单元180，以使得能够在图2的设备中重新生成概率信号P。
在图1的实施例中使用的熵编码器适于使用概率信号编码比特流信号，以便得到数据压缩的信号。一个这样的熵编码器是上述的算术编码器。作为例子，一个其他类型的这样的熵编码器是熟知的有限状态编码器。在图2的实施例中使用的熵译码器适于使用概率信号译码数据压缩的信号，以便得到数字信息信号的复制。一个这样的熵译码器是上述的算术译码器。作为例子，一个其他类型的这样的熵译码器是熟知的有限状态译码器。
数据压缩设备的第二实施例显示于图3中。在图3的数据压缩设备中，比特流信号被加到无损编码器的输入端8，该编码器具有诸如算术编码器154的熵编码器的形式。而且，比特流信号也是预测滤波器单元152的输入。预测滤波器单元152的输出端被耦合到概率确定单元156的输入端。算术编码器154响应于被提供到它的输入端192的概率值p把比特流信号编码成数据压缩的比特流信号。概率确定单元156确定一个概率值，该概率值表示由变换器单元4提供的比特流信号中的比特具有诸如“1”的预定的逻辑值的概率。在图10上表示为p的此概率值被提供到算术编码器154，以使得能够在算术编码器154中数据压缩比特流信号。确定单元156从预测滤波器152的输出信号和概率信号的一个以前确定的值确定这个概率值。算术编码器154可以按逐帧的基础数据压缩该比特流信号。
图3的设备工作如下。预测滤波器152对于比特流信号实行预测滤波，以便得到多比特输出信号。多比特输出信号具有例如在+3和-3的范围内的多个电平。而且，对于在多比特输出信号的数值范围内多个子间隔中的每个子间隔，确定在比特流信号中相应的比特例如是“1”比特的概率是多少。当多比特输出信号处在这样的一个范围内时，通过计数在特定的时间间隔期间在比特流信号中出现“0”和“1”的数目，可以实现这一点。而且，按照上面给出的公式之一，考虑至少一个以前确定的概率信号的值。对于多比特输出信号中的各个数值的、这样得到的概率随后作为概率信号p被提供到算术编码器154。数据压缩的比特流信号由算术编码器154提供到输出线158，以便经由传输媒体TRM或记录载体进行传输。
图4显示用于译码由图3的压缩设备生成的数据压缩的比特流信号的相应的数据扩展设备。图4的数据扩展设备包括熵译码器172，它经由输入端174接收数据压缩的比特流信号。在本例中，熵译码器172具有算术译码器的形式，该算术译码器在被提供到输入端176的概率信号p的影响下对于数据压缩的比特流信号实行算术译码步骤，以便生成被提供到输出端178的原始比特流信号的复制。该复制被提供到再变换器单元60的输入端58。
另外，存在有概率提供单元180，用于把概率信号p提供到算术译码器172。概率信号p可以以不同的方式得到，取决于该概率信号在编码器中是如何得出的。一个方法是以自适应方式从预测滤波器181的输出信号和以前确定的一个概率信号值得出概率信号p。在本实施例中，预测滤波器181等效于编码器中的预测滤波器152，并且概率提供单元180等效于图3的编码器中的概率确定单元156。正如下文中将解释的那样，生成概率信号的另一个方法是通过使用经由传输媒体TRM接收的附带信息。
附带信息可以由图3的设备生成，以便传输到图4的设备。这样的附带信息可包括按照逐帧的基础被确定的、滤波器152的滤波器系数，所述滤波器系数被发送到被包括在单元180中的相应的预测滤波器。
另外，图3的设备可生成各参数，所述参数描述预测滤波器152的多比特输出信号到概率信号p的变换。这样的参数也被包括在附带信息中，并被发送到概率提供单元180和滤波器181，以使得能够在图4的设备中根据由预测滤波器181提供的多比特输出信号重新生成概率信号p。
在图3的实施例中使用的熵编码器适于使用概率信号编码比特流信号，以便得到数据压缩的比特流信号。一个这样的熵编码器是上述的算术编码器。作为例子，一个其他类型的这样的熵编码器是熟知的有限状态编码器。在图4的实施例中使用的熵译码器适于使用概率信号译码数据压缩的比特流信号，以便得到比特流信号的复制。一个这样的熵译码器是上述的算术译码器。作为例子，一个其他类型的这样的熵译码器是熟知的有限状态译码器。
数据压缩设备的第三实施例显示于图5中。在图5的数据压缩设备中，比特流信号被提供到信号组合单元42的输入端44，并经由预测滤波器181和量化器Q被提供到信号组合单元42的输入端40。在当前的实施例中的量化器Q把来自预测滤波器的多比特输出信号变换成二进制信号。所述设备还配备有数据压缩单元150’，它包括熵编码器154和概率确定单元156。在本例中，熵编码器154具有算术编码器的形式，用于响应于被提供到它的输入端192的概率值p把剩余比特流信号编码成数据压缩的剩余比特流信号。概率确定单元156确定一个概率值，该概率值表示由组合单元42提供的剩余比特流信号中的比特具有诸如“1”的预定的逻辑值的概率。在图5上表示为p的此概率值被提供到算术编码器154，以使得能够在算术编码器154中数据压缩剩余比特流信号。确定单元156从预测滤波器181的输出信号确定这个概率值。当在压缩单元150中使用一个算术编码器时，概率确定单元156可以从剩余比特流信号本身得出所述概率值。然而，在图5的实施例中，概率确定单元156从由预测滤波器181生成的输出信号和概率信号的一个以前确定的值得出所述概率值。这具有一个优点，因为可以用算术编码器154得出较高的压缩比。算术编码器154可以以帧为基础数据压缩剩余比特流信号。
图5的设备工作如下。预测滤波器181对于比特流信号实行预测滤波，以便得到多比特输出信号。多比特输出信号具有例如在+3和-3的范围内的多个电平。量化器Q接收多比特输出信号并从这个输出信号生成比特流信号，例如，如果多比特输出信号具有正数值，则该比特被分配以“1”逻辑值，以及如果多比特输出信号具有负数值，则该比特被分配以“0”逻辑值。而且，对于多比特输出信号的数值范围中多个子间隔中的每个子间隔，确定在剩余信号中相应的比特例如是“1”比特的概率是多少。当多比特输出信号处在这样的一个范围内时，通过计数在特定的时间间隔期间在剩余比特流信号中出现“1”和“0”的数目，可以实现这一点。而且，为了确定概率信号的新的值，按照以上给出的公式，考虑一个以前确定的概率值。对于在多比特输出信号中的各个数值的、这样得到的概率以后作为概率信号p被提供到算术编码器154。数据压缩的剩余比特流信号由算术编码器154提供到输出线158，以便经由传输媒体TRM进行传输。
图6显示用于译码按照图5的数据压缩设备生成的、数据压缩的剩余比特流信号的相应的数据处理设备。图6的数据处理设备包括熵译码器172，它经由输入端174接收数据压缩的剩余比特流信号。在本例中，熵译码器172具有算术译码器的形式，该算术译码器在被提供到输入端176的概率信号p的影响下对于数据压缩的比特流信号实行算术译码步骤，以便生成被提供到输出端178的原始剩余比特流信号的复制。该复制被提供到信号组合单元88的输入端86。信号组合单元88还经由输入端101接收比特流信号的预测的版本，以及在它的输出端76处生成原始比特流信号的复制。输出端76经由预测滤波器181和量化器Q被耦合到信号组合单元88的输入端101。预测滤波器74’和量化器Q的作用可以等同于图5的预测滤波器10’和量化器Q的作用，也就是说，预测滤波器181从经由它的输入端72接收的输入信号得出它的滤波器系数。在另一个实施例中，正如下面将解释的，预测滤波器181从图5的编码器设备经由传输媒体TRM接收的附带信息接收滤波器系数。
另外，存在有概率生成单元180，用于把概率信号p提供到算术译码器172。概率信号p可以以不同的方式得到。一个方法是以与图5的概率确定单元156从预测滤波器152确定当时的概率信号p的相同的方式从预测滤波器181的输出信号得出概率信号p。在这样的情形下，图6的提供单元180可以等同于图5的确定单元156，并且提供单元180具有被耦合到预测滤波器181的输出端的输入端。正如此后将解释的，生成概率信号p的另一个方法是通过使用经由传输媒体TRM接收的附带信息。
附带信息可以由图5的设备生成，以便传输到图6的设备。这样的附带信息可包括以逐帧的基础被确定的、滤波器152的滤波器系数，所述滤波器系数被发送到滤波器181，用于设置滤波器181的正确的滤波器特性。另外，图5的设备可生成各参数，所述参数描述从预测滤波器152的多比特输出信号到概率信号p的变换。这样的参数也被包括在附带信息中，并被发送到概率确定单元180，以使得能够在图6的设备中重新生成概率信号p。
在图5的实施例中使用的熵编码器适于使用概率信号来编码剩余比特流信号，以便得到数据压缩的剩余比特流信号。一个这样的熵编码器是上述的算术编码器。作为例子，一个其他类型的这样的熵编码器是熟知的有限状态编码器。在图20的实施例中使用的熵译码器适于使用概率信号来译码数据压缩的剩余比特流信号，以便得到剩余比特流信号的复制。一个这样的熵译码器是上述的算术译码器。作为例子，一个其他类型的这样的熵译码器是熟知的有限状态译码器。
图7显示包括图1、3或5显示的数据压缩设备的记录设备的实施例。该记录设备还包括写入单元30，用于把数据压缩的信号写入到记录载体32上的轨道中。在本例中，记录载体32是磁记录载体，这样，写入单元30包括至少一个磁头34，用于把数据压缩的信号写入到记录载体32中。然而，记录载体可以是诸如CD盘或DVD盘的光记录载体。
图8显示包括图1、3或5显示的数据压缩设备的发射机的实施例，用于经由传输媒体TRM发送数字信息信号。该发射机还包括发送单元36，用于把数据压缩的信号加到传输媒体TRM。发送单元36可包括天线38。
经由诸如射频链路或记录载体那样的传输媒体的传输，通常需要对于要被发送的数据压缩的信号实行纠错编码和信道编码。图11显示用于图7的记录装置的、对于数据压缩的信号实行的这样的信号处理步骤。图11的记录装置因此包括在本技术领域熟知的纠错编码器80和同样在本技术领域熟知的信道编码器82。
图9显示在重现设备中包含的、图2、4或6的数据扩展设备。该重现设备还包括读出单元52，用于从记录载体32上的轨道中读出数据压缩的信号。在本例中，记录载体32是磁记录载体，这样，读出单元52包括至少一个磁头54，用于从记录载体32中读出数据压缩的信号。然而，记录载体可以是诸如CD盘或DVD盘的光记录载体，这样，读出单元是光读出单元。
图10显示包括图2、4或6显示的数据扩展设备的、用于经由传输媒体TRM接收数字信息信号的接收机的实施例。该接收机还包括接收单元56，用于从传输媒体TRM接收数据压缩的信号。接收单元56可以包括天线57。
正如以上解释的，经由诸如射频链路或记录载体那样的传输媒体的传输，通常需要对于要被发送的数据压缩的信号实行纠错编码和信道编码，这样，在接收后可以实行相应的信道译码和纠错。图8显示用于图9的重现装置的、对于由接收装置56接收的接收信号实行的信道译码和纠错的信号处理步骤。图12的重现装置因此包括在本技术领域熟知的信道译码器90和同样在本技术领域熟知的纠错单元92，以便获得数据压缩的信号的复制品。
所给出的实施例适于处理比特流信号。应当指出，本发明也可以在用于n电平信息信号的数据压缩/扩展的设备中使用。预测滤波器于是对于n电平的信息信号实行预测，以便得到多值输出信号。量化器适于量化该多值输出信号，以便得到n电平量化的信息信号。信号组合单元(如果存在的话)适于组合n电平信息信号和n电平量化的信号，以便得到n电平剩余信息信号。该组合可被实施为相加或相减在相应的输入端接收的两个n电平的信息信号。概率确定单元生成一个概率值，该概率值表示剩余信息信号的数值具有诸如“+2”的预定的数值的概率。这个概率被提供到算术编码器，以使得能够在算术编码器中数据压缩可以是剩余信号的n电平信息信号。在本实施例中，概率信号的数值包含对于n电平信息信号的n个可能值中的每个可能值的数值。具有256电平的n电平信息信号可以由8比特信息信号代表。
虽然已参照本发明的优选实施例描述了本发明，但应当看到，这些不是限制性的例子。因此，各种修正对于本领域技术人员可能是明显的，而不背离如权利要求书规定的本发明的范围。当数字信息信号以数字形式提供时，诸如以44.1kHz采样以及例如样本以16比特表示时，所述设备可包括变换装置，用来例如以64×44.1kHz的频率过采样该数字音频信号，以便得出1比特的比特流信号。
还应当指出，本发明也应用到一个实施例，其中如由变换器4提供的比特流信号经过附加信号处理步骤，导致经处理的1比特的比特流信号提供到熵编码器10和概率确定单元156。这样的附加信号处理步骤可包括把以1比特的比特流形式的、立体声音频信号的左手和右手信号分量合并成经处理的1比特的比特流信号。
而且，本发明在于每个新颖的特性或各特性的组合。
相关文献列表
[Dutt95]D.L.Duttweiler and C.Chamzas，”Probabilityestimation in arithmetic and adaptive-Huffman entropy coders(在算术的和自适应Huffman熵编码器中的概率估计)”，IEEE Trans.ImageProcessing，Vol.4，pp.237-246，Mar.1995.
[Lang84]G.G.Langdon，Jr.，“An introduction to arithmaticcoding(算术编码入门)”，IBM J.Res.Develop.，Vol.28，pp，135-149，Mar.1984.
[Moff98]A.Moffat，R.M.Neal，and I.H.Witten，“arithmeticcoding revisited(回顾算术编码)”，ACM Trans.InformationSystems，Vol.16，pp，256-294，July 1998.
[Mohi87]K.M.A.Mohiuddin and J.J.Rissanen，Multiplication-free multi-alphabet arithmetic code(无乘法多字母算术编码)，1987.U.S.Patent 4,652,856.
[Penn88]W.B.Pennebaker，J.L.Mitchell，G.G.Langdon，Jr.，and R.B.Arps，“An overview of the basic Principles of the Q-Coder adaptive binary arithmetic coder(Q编码器自适应二进制算术编码器的基本原理综述)”，IBM J.Res.Develop.，Vol.32，pp，717-726，Nov.1988.
[Penn93]W.B.Pennebaker and J.L.Mitchell，JPEG Still ImageData Compression Standard(JPEG静止图像数据压缩标准).NewYork，NY：Van Nostrand Reinhold，1993.
[Riss89]J.J.Rissanen and K.M.Mohiuddin“A multiplication-free multi-alphabet arithmetic code(无乘法多字母算术代码)”，IEEE Trans.Commun.，Vol.37，pp.93-98，Feb.1989.
[Vleu98a]R.J.ven der Vleuten and F.Bruekers，”Losslesscompression of binary audio signals(二进制音频信号的无损压缩)”，in Data Compression Conference(DCC’98)，(Snow-bird，UT).p.579，Mar.30-Apr.1，1998.
[Vleu98b]R.J.ven der Vleuten and A.A.M.L.Bruekers，”Modeling binary audio signals for Losslesscompression(对于无损压缩的二进制音频信号建模)”，in NineteenthSymp.Inform.Theory in the Benelux，(Veldhoven，TheNetherlands)，pp.135-142，May 28-29，1998.
[Vleu99]R.J.ven der Vleuten，”New methods formultiplication-free arithmetic coding(用于无乘法算术编码的新方法)”，in Data Compression Conference(DCC’98)，(Snow-bird，UT).p.579，Mar.30-Apr.1，1998.
[Vleu00]R.J.ven der Vleuten，arithmetic encoding anddecoding of an information signal(信息信号的算术编码和译码)，2000.U.S.Patent 6,144,320.
[Vleu01]R.J.ven der Vleuten A.A.M.L.Bruekers，andA.W.J.Oomen，Data processing of a bitstream signal(比特流信号的数据处理)，2001.U.S.Patent 6,289,306 B1.
[Witt87]I.H.Witten，R.M.Neal，and J.G.Cleary，“arithmeticcoding for data compression(用于数据压缩的算术编码)”，ACMVol.30，pp.520-540，June 1987.