A-lawアルゴリズムとは - わかりやすく解説 Weblio辞書 (original) (raw)
![]() |
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。出典検索?: "A-lawアルゴリズム" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL(2023年1月) |
---|
![]() |
この記事は更新が必要とされています。この記事には古い情報が掲載されています。編集の際に新しい情報を記事に反映させてください。反映後、このタグは除去してください。(2023年1月) |
---|
A-lawアルゴリズムは、標準的コンパンディングアルゴリズムの1つで、主にヨーロッパのデジタル通信システムで最適化に使っている[_いつ?_]。コンパンディングとは、アナログ信号をデジタイズに適した形にするためにダイナミックレンジを補正すること。
北アメリカや日本では、類似するμ-lawアルゴリズムを主に使っている。
入力を x とすると、それに A-law を適用した結果は以下の式で表される。
F ( x ) = sgn ( x ) a 1 + ln A {\displaystyle F(x)={\frac {\operatorname {sgn}(x)a}{1+\ln A}}}
a = { A | x | if | x | < 1 A 1 + ln ( A | x | ) if 1 A ≤ | x | ≤ 1 {\displaystyle a={\begin{cases}A|x|&{\mbox{if }}|x|<{1 \over A}\\1+\ln(A|x|)&{\mbox{if }}{1 \over A}\leq |x|\leq 1\end{cases}}}
ここで A は圧縮係数である。ヨーロッパでは A = 87.7 {\displaystyle A=87.7} を使っている(87.6 も使っている)。
A-law の伸張結果は以下の逆関数で表される。
F − 1 ( y ) = sgn ( y ) a A {\displaystyle F^{-1}(y)={\frac {\operatorname {sgn}(y)a}{A}}}
a = { | y | ( 1 + ln A ) if | y | < 1 1 + ln A exp { | y | ( 1 + ln A ) − 1 } if 1 1 + ln A ≤ | y | < 1 {\displaystyle a={\begin{cases}|y|(1+\ln A)&{\mbox{if }}|y|<{1 \over 1+\ln A}\\\exp \left\{|y|(1+\ln A)-1\right\}&{\mbox{if }}{1 \over 1+\ln A}\leq |y|<1\end{cases}}}
このような符号化を施すのは、音声のダイナミックレンジが非常に広いため、効率的な線形デジタル符号化にあまり適していないからである。A-law アルゴリズムを使うと信号のダイナミックレンジを効率的に低減させ、符号化効率がよくなり、結果として所定のビット数で符号化したときのS/Nがよくなる。
μ-law との比較
μ-lawアルゴリズムは、A-lawよりも若干広いダイナミックレンジになるが、その代わりに微細な信号の歪みが大きくなる。規定により、1カ国でもA-lawを使う国があれば、国際接続ではA-lawが使われる。
関連項目
外部リンク
- Waveform Coding Techniques - 実装の詳細(ただし、A-lawの式は間違っている)
- A-Law and μ-law Companding Implementations Using the TMS320C54x (PDF)
表 話 編 歴 データ圧縮方式 | |
---|---|
可逆 | エントロピー符号 一進法 算術 Asymmetric numeral systems(英語版) ゴロム ハフマン 適応型(英語版) 正準(英語版) MH レンジ シャノン シャノン・ファノ シャノン・ファノ・イライアス(英語版) タンストール(英語版) ユニバーサル(英語版) 指数ゴロム(英語版) フィボナッチ(英語版) ガンマ レーベンシュタイン(英語版) 辞書式(英語版) BPE Deflate Lempel-Ziv LZ77 LZ78 LZFSE LZH LZJB(英語版) LZMA LZO LZRW(英語版) LZS(英語版) LZSS LZW LZWL(英語版) LZX LZ4 ROLZ(英語版) 統計型(英語版) Brotli Zstandard その他 BWT CTW(英語版) Delta DMC(英語版) MTF PAQ PPM RLE |
音声 | 理論 ビットレート 平均(ABR) 固定(CBR) 可変(VBR) コンパンディング 畳み込み ダイナミックレンジ レイテンシ(英語版) 標本化定理 標本化 音質 音声符号化 サブバンド符号化 変換符号化 知覚符号化 コーデック(英語版) A-law μ-law ACELP ADPCM CELP DPCM フーリエ変換 LPC LAR LSP MDCT 音響心理学 WLPC |
画像 | 理論 クロマサブサンプリング(英語版) 符号化ツリーユニット(英語版) 色空間 圧縮アーティファクト 解像度 マクロブロック ピクセル PSNR 量子化(英語版) 標準テストイメージ(英語版) 手法 チェインコード(英語版) DCT EZW(英語版) フラクタル KLT(英語版) ピラミッド(英語版) RLE SPIHT(英語版) ウェーブレット |
映像 | 理論 ビットレート 平均(ABR) 固定(CBR) 可変(VBR) 画面解像度 フレーム フレームレート インターレース 映像品質(英語版) コーデック(英語版) 重複変換(英語版) DCT デブロッキングフィルタ(英語版) フレーム間予測 |
理論 | 情報量 複雑性 非可逆 量子化 レート歪み(英語版) 冗長性 情報理論の年表(英語版) |