JP3102017B2

JP3102017B2 - 音声符号化方法

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Publication number: JP3102017B2
Application number: JP02184234A
Authority: JP
Inventors: 一範小澤
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1990-07-13
Filing date: 1990-07-13
Publication date: 2000-10-23
Anticipated expiration: 2015-10-23
Also published as: JPH0473700A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、音声信号を低いビットレート、特に８〜4.
8kb/s程度で高品質に符号化するための音声符号化方法
に関する。

〔従来の技術〕

音声信号を８〜4.8kb/s程度の低いビットレートで符
号化する方式としては、例えば、M.Schroeder and B.At
al氏による、“Code−excited linear prediction:High
quality speech at very low bit rates"（Proc.ICASS
P,pp.937−940,1985年）と題した論文（文献１）等に記
載されているCELP（Code Excited LPC Coding）が知ら
れている。この方法では、送信側では、フレーム毎（例
えば20ms）に音声信号から音声信号のスペクトル特性を
表すスペクトルパラメータを抽出し、フレームをさらに
小区間サブフレーム（例えば5ms）に分割し、サブフレ
ーム毎に過去の音源信号をもとに長時間相関（ピッチ相
関）を表す適応コードブックのピッチパラメータを抽出
し、ピッチパラメータによりサブフレームの音声信号を
長期予測し、長期予測して求めた残渣信号に対して、予
め定められた種類の雑音信号からなるコードブックから
選択した信号により合成した信号と、音声信号との誤差
電力を最小化するように一種類の雑音信号を選択すると
ともに、最適なゲインを計算する。そして選択された雑
音信号の種類を表すインデクスとゲイン、ならびに、前
記スペクトルパラメータとピッチパラメータを伝送す
る。

〔発明が解決しようとする課題〕

上述した文献１の従来方式では、高音質を得るために
は、一般に、雑音信号から構成されるコードブックのビ
ットサイズを10ビット以上にきわめて大きくする必要が
あるため、コードブックを探索して最適な雑音信号（コ
ードワード）を求めるために膨大な演算量が必要である
という問題点があった。さらに、コードブックが基本的
に雑音信号から構成されるために、コードブックから選
択された音源信号により再生された再生音声の音質は雑
音感がともなうという問題点があった。さらにビットレ
ートを低減するためにコードブックのサイズを低減させ
ると音質は急速に劣化するという問題点があった。

本発明の目的は、上述した問題点を解決し、比較的少
ない演算量およびメモリ量により、８〜4.8kb/s程度で
音質の良好な音声符号化方法を提供することにある。

〔課題を解決するための手段〕

第１の発明は、入力した離散的な音声信号を予め定め
られた時間長のフレームに分割し、前記音声信号のスペ
クトル包絡を表すスペクトルパラメータを求めて出力
し、前記フレームを予め定められた時間長の小区間を分
割し、過去の音源信号をもとに再生した信号が前記音声
信号に近くなるようにピッチパラメータを求め、前記音
声信号の音源信号を第１のコードブックから選択した信
号と第２のコードブックから選択した信号との線形結合
により表す音声符号化方法において、前記第２のコードブックから選択した信号をもとに前
記第１のコードブックを修正することを特徴とする。

第２の発明は、入力した離散的な音声信号を予め定め
られた時間長のフレームに分割し、前記音声信号のスク
トル包絡を表すスペクトルパラメータを求めて出力し、
前記フレームを予め定められた時間長の小区間に分割
し、過去の音源信号をもとに再生した信号が前記音声信
号に近くなるようにピッチパラメータを求め、前記音声
信号の音源信号を第１のコードブックから選択した信号
と第２のコードブックから選択した信号との線形結合に
より表す音声符号化方法において、前記第１のコードブックから選択した信号をもとに前
記第２のコードブックを修正することを特徴とする。

第３の発明は、入力した離散的な音声信号を予め定め
られた時間長のフレームに分割し、前記音声信号のスペ
クトル包絡を表すスペクトルパラメータを求めて出力
し、前記フレームを予め定められた時間長の小区間に分
割し、前記小区間毎にピッチパラメータを求めてピッチ
予測音源信号を求め、前記ピッチ予測音源信号とコード
ブックから選択した信号とにより前記音声信号の音源信
号を表す音声符号化方法において、前記ピッチ予測音源信号をもとに前記コードブックを
修正するか、あるいは、前記コードブックから選択した
信号により前記予測音源信号を修正することを特徴とす
る。

〔作用〕

本発明による音声符号化方法の作用を示す。

第１の発明では、フレームを分割したサブフレーム毎
に、下式を最小化するように音源信号を求める。

ここでβ,Mは長期相関にもとづくピッチ予測（適応コ
ードブック）のピッチパラメータ、すなわちゲインおよ
び遅延であり、ｖ（ｎ）は過去の音源信号である。ｈ
（ｎ）はスペクトルパラメータにより構成される合成フ
ィルタのインパルス応答、ｗ（ｎ）は聴感重み付けフィ
ルタのインパルス応答を示す。信号＊は畳み込み演算を
示す。なお、ｗ（ｎ）の詳細については前記文献１を参
照できる。

また、ｄ（ｎ）はコードブックにより表される音源信
号を示し、下式のように、第１のコードブックから選択
されたコードベクトルc₁（ｎ）と第２のコードブックか
ら選択されたコードベクトルc₂（ｎ）との線形結合で表
される。

ここで、γ₁,γ_２は、選択されたコードワードc
_1j（ｎ）,c_2i（ｎ）のゲインを示す。従って、本発明で
は、２種類のコードブックを分解して音源信号が表され
ることになるため、各コードブックはコードブック全体
のビット数の1/2でよい。例えばコードブック全体のビ
ット数を10ビットとすると、第1,2のコードブックは例
えば、５ビットずつでよく、コードブック探索の演算量
を大幅に低減できる。

各コードブックとして前記文献１のような雑音コード
ブックを用いる場合、（２）式のように分割すると、特
性的には10ビット分のコードブックよりも劣化し全体で
７〜８ビット分の性能しか出せない。

そこで、高性能を得るために、第１のコードブックは
トレーニングデータを用いて予め学習させることにより
構成する。学習によるコードブックの構成法としては、
例えば、Lindeらによる“An Algorithm for Vector Qua
ntization De−sign"と題した論文（IEEE Trans.COM−2
8,pp.84−95,1980年）（文献２）等が知られている。

学習のときの距離尺度としては、通常、２乗距離（ユ
ークリッド距離）が用いられるが、本発明では２乗距離
よりも性能の良好な次式による聴感重み付け距離尺度を
用いる。

ここでt_j（ｎ）はｊ番目のトレーニングデータ、c
_l（ｎ）はクラスタ１のコードワードである。クラスタ
１のセントロイド（代表コードワーダ）は、クラスタ１
内のトレーニングデータを用いて（４）式あるいは
（５）式を最小化するように求める。

（５）式において、ｇは最適ゲインを示す。

次に、第２のコードブックは、第１のコードブックに
よるトレーニングデータ依存性を救済するために、第１
のコードブックの寄与分を音源信号から減算した残りの
信号に対して、前記文献２の方法により学習により求め
たコードブックや、前記文献１のガウス性雑音信号のよ
うな予め統計的特性が確定した雑音信号あるいは乱数信
号からなるコードブックや、他の特性を有するコードブ
ックを使用する。なお、雑音コードブックに対して、あ
る距離尺度のもとで学習を行うことにより、さらに特性
が改善される。詳細は、T.Moriya氏らによる“Transfor
m Coding of Speech using a Weighted Vector Quantiz
er,"と題した論文（IEEE J.Sel.Areas Commun.,pp.425
−431,1988年）（文献３）等を参照することができる。

第１の発明では、第２のコードブックにより選択され
たコードベクトルを用いて、第１のコードベクトルを修
正することに特徴がある。これは、第１のコードブック
を、入力信号の短時間特性に適応させ、少ないコードブ
ックサイズでより良好な特性を得るために行う。第１の
コードブックの修正は下式にしたがう。

ｃ′_1j（ｎ）＝c_1j（ｎ）＋sign（γ_１）・sign（γ_２）・Ｂ・C_2i（ｎ）（６）ここでＢは収束を決める正の微小量である。また、si
gn（γ）はγの符号を表す。（６）式にしたがい、送信
側，受信側共に第１のコードブックを修正する。

また、伝送路誤りに強くすると共に誤った修正の影響
を防ぐために、（６）式の代りに下式を用いることもで
きる。

ｃ′_1j（ｎ）＝（１−δ）・c_1j（ｎ）＋Ａ・δ・C_2i（ｎ）・・・（７）ここでδは、誤った修正を防ぐと共に、伝送路誤りの
影響を低減させるための正の微小量（例えば10^-2〜1
0^-3）、Ａは下式で決まる収束係数である。

Ａ＝γ₂/γ_１（８）ここで、入力ベクトルと１段目で選択したベクトルと
の誤差が小さくなれば、１段目と２段目のゲインの比γ
₂/γ_１は小さくなるので、修正が進みにくくなる。

さらに、簡略化した（９）式や（10）式を用いること
もできる。

ｃ′_1j（ｎ）＝（１−δ）・c_1j（ｎ）＋Ａ・δ （９）ｃ′_1j（ｎ）＝（１−δ）・c_1j（ｎ）＋sign（γ_１）・sign（γ_２）・δ （10）次に、第２の発明では、第２のコードブックを第１の
コードブックから選択されたコードベクトルを用いて修
正する。修正には（11）式あるいは、（12）式を用い
る。

ｃ′_2i（ｎ）＝sign（γ_１）・sign（γ_２）・Ｂ・C_1j（ｎ）＋C_2i（ｎ）（11）ｃ′_2i（ｎ）＝Ａ・δ・c_1j（ｎ）＋（１−δ）・C_2i（ｎ）・・・（12）また、簡略化した（13），（14）式を用いることもで
きる。

ｃ′_2i（ｎ）＝Ａ・δ＋（１−δ）・C_2i（ｎ）・・・（13）ｃ′_2i（ｎ）＝sign（γ_１）・sign（γ_２）・δ ＋（１−δ）・C_2i（ｎ）（14）さらに第３の発明では、音声信号の音源信号を、前記
文献１のように適応コードブックとコードブックとで表
す。適応コードブックにより過去の音源信号をもとに求
めたピッチ予測音源信号を用いて、コードブックで選択
されたコードベクトルを修正する。修正は（15）式ある
いは（16）式に伴う。

ｃ′_ｊ（ｎ）＝sign（β）・sign（γ_１）Ｂ・ｖ（ｎ−Ｍ）＋C_j（ｎ）（15）ｃ′_ｊ（ｎ）＝Ａ・δ・ｖ（ｎ−Ｍ）＋（１−δ）・C_j（ｎ）・・・（16）ここで、ｖ（ｎ−Ｍ）は、適応コードブックで求めた
ピッチ予測音源信号である。また、c_j（ｎ）はコードブ
ックから選択されたｊ番目のコードベクトルである。

また、簡略化した（17），（18）式を用いることもで
きる。

ｃ′_ｊ（ｎ）＝Ａ・δ＋（１−δ）・C_j（ｎ）（17）ｃ′_ｊ（ｎ）＝sign（β）・sign（γ_１）・δ ＋（１−δ）・C_j（ｎ）（18）また、コードブックから選択されたコードベクトルC_j
（ｎ）を用いてピッチ予測音源信号を修正することもで
きる。

〔実施例〕

第１図は第１の発明による音声符号化方法を実施する
音声符号化装置を示すブロック図である。

送信側では、入力端子110から音声信号を入力し、１
フレーム分（例えば20ms）の音声信号をバッファメモリ
120に格納する。

LPC計算回路130は、フレームの音声信号のスペクトル
特性を表すパラメータとして、LSPパラメータをフレー
ムの音声信号から周知のLPC分析を行い、予め定められ
た次数Ｌだけ計算する。この具体的な計算法については
前記文献１を参照することができる。

次にLSP量子化回路140は、LSPパラメータを予め定め
られた量子化ビット数で量子化し、得た符号1_kをマルチ
プレクサ260へ出力するとともに、これを復号化してさ
らに線形予測係数a_i′（ｉ＝１〜Ｌ）に変換して、重み
付け回路200,インパルス応答計算回路170,合成フィルタ
281へ出力する。LSPパラメータの符号化,LSPパラメータ
から線形予測係数への変換の方法については、Sugamura
氏らによる“Quantizer design in LSP speech analysi
s−synthesis"と題した論文（IEEE J.Sel.Areas Commu
n.,pp.432−440,1988）（文献４）等を参照することが
できる。

サブフレーム分割回路150は、フレームの音声信号を
サブフレームに分割する。ここで例えばフレーム長は20
ms、サブフレーム長は5msとする。

重み付け回路200は、減算した信号に対して周知の聴
感重み付けを行う。聴感重み付け関数の詳細は、前記文
献１を参照できる。

減算器190は、サブフレームに分割された入力信号か
ら合成フィルタ281の出力を減算して出力する。

適応コードブック210は、合成フィルタ281の入力信号
ｖ（ｎ）を遅延回路206を介して入力し、さらにインパ
ルス応答出力回路170から重み付けインパルス応答h
_w（ｎ）、重み付け回路200から重い付け信号を入力し、
長期相関にもとづくピッチ予測を行い、ピッチパラメー
タとして遅延Ｍとゲインβを計算する。以下の説明では
適応コードブックの予測次数は１とするが、２次以上の
高次とすることもできる。１次の適応コードブックにお
ける遅延M,ゲインβの計算法は、Kleijin“Improved sp
eech quality and efficient vector quantization in
SELP"と題した論文（Proc.ICASSP,pp.155−158,1988
年）（文献５）等に記載されている。さらに求めたゲイ
ンβをゲイン量子化器により予め定められた量子化ビッ
ト数で量子化復号化し、ゲインβ′を求め、これを用い
て次式により予測信号_ｗ（ｎ）を計算し減算器205に
出力する。また遅延Ｍをマルチプレクサ260へ出力す
る。_ｗ（ｎ）＝β′・ｖ（ｎ−Ｍ）＊h_w（ｎ）（19）上式でｖ（ｎ−Ｍ）は過去の音源信号で、合成フィル
タ281の入力信号である。h_w（ｎ）はインパルス応答計
算回路170で求めた重み付けインパルス応答である。

遅延回路206は、合成フィルタ入力信号ｖ（ｎ）を１
サブフレーム分遅延させて適応コードブック210へ出力
する。

減算器205は、次式により重み付け回路200の出力信号
から適応コードブック210の出力を減算し、残差信号e_w
（ｎ）を第１のコードブック探索回路230に出力する。

e_w（ｎ）＝x_w（ｎ）−_ｗ（ｎ）（20）インパルス応答計算回路170は、聴感重み付けした合
成フィルタのインパルス応答h_w（ｎ）を、予め定められ
たサンプル数Ｌだけ計算する。具体的な計算法は、前記
文献１等を参照できる。

第１のコードブック探索回路230は、第１のコードブ
ック235を用いて最適なコードワードc_1j（ｎ）を探索す
る。ここで作用の項に記したように、第１のコードブッ
クは、予めトレーニング信号を用いて学習しておく。最
適なコードベクトルC_1j（ｎ）の探索法は、特願平２−4
2956号明細書（文献６）等を参照できる。そいて最適な
ゲインγ_１を求め、これとC_1j（ｎ）を用いて前記文献
６の方法により重み付け再生信号y_w（ｎ）を求め出力す
る。

減算器255は、e_w（ｎ）からy_w（ｎ）を減算して第２
のコードブック探索回路270へ出力する。

第２のコードブック探索回路270は、第２のコードブ
ック275から最適なコードワードを計算する。第２のコ
ードブック探索回路の構成は、第１のコードブック探索
回路の構成と基本的に同一の構成を用いることができ
る。また、コードワードの探索法としては、第１のコー
ドブック235の探索と同一の方法を用いることができ
る。第２のコードブックの構成法としては、作用の項で
述べたように、学習コードブックの高効率を保ちながら
トレーニングデータ依存性を救済するために、乱数系列
からなるコードブックを用いる。乱数系列からなるコー
ドブックの構成法は前記文献１を参照できる。

また、コードブック探索の演算量の低減化のために、
第２のコードブック275として、重畳型（overlan）乱数
コードブックを用いることができる。重畳型乱数コード
ブックの構成法、コードワード探索法については前記文
献５等を参照できる。また、第１のコードブックと同様
に予め学習して構成することもできる。

ゲイン量子化器286は、作用に述べた方法により、予
め学習により（12），（13）式を用いて作成したゲイン
コードブック287を用いて、ゲインγ₁,γ_２をベクトル
量子化する。詳細な前記文献６等を参照できる。

修正回路280は、作用の項で述べた（６）〜（10）式
を用いて、第１のコードブック探索回路230において選
択されたコードベクトルc_1j（ｎ）の修正を行う。

加算器290は、適応コードブック210の予測音源信号
と、第１のコードブック探索回路230の出力音源信号
と、第２のコードブック探索回路270の出力音源信号と
を加算して合成フィルタ281へ出力する。

合成フィルタ281は、加算器290の出力ｖ（ｎ）を入力
し、下式により合成音声を１フレーム分求め、さらにも
う１フレーム分は０の系列をフィルタを入力して応答信
号系列を求め、１フレーム分の応答信号系列を減算器19
0に出力する。

マルチプレクサ260は、LSP量子化回路140,適応コード
ブック210,第１のコードブック探索回路230,第２のコー
ドブック探索回路270,ゲイン量子化器286の出力符号系
列を組みあわせて出力する。

以上で第１の発明の実施例の説明を終える。

第２図は、第２の発明による音声符号化方法を実施す
る音声符号化装置を示すブロック図である。図におい
て、第１図と同一の番号を付した構成要素は、第１図の
構成要素と同一の動作を行うので説明を省略する。

修正回路380は、第１のコードブック探索回路230にお
いて選択されたコードベクトルc_1j（ｎ）を用いて、作
用の項で述べた（11）〜（14）式にもとづき、第２のコ
ードブック探索回路270において選択されたコードベク
トルc_2i（ｎ）の修正を行う。

以上で第２の発明の説明を終える。

第３図は、第３の発明による音声符号化方法を実施す
る音声符号化装置を示すブロック図である。図におい
て、第１図と同一の番号を付した構成要素は、第１図の
構成要素と同一の動作を行うので説明を省略する。

音源コードブック探索回路430は、第１のコードブッ
ク探索回路230と同一の動作を行い、最適な音源信号を
音源コードブック435から選択する。

修正回路480は、適応コードブック210で求められたピ
ッチ予測音源信号ｖ（ｎ−Ｍ）を用いて、（15）〜（1
8）式を用いて、音源コードブック探索回路430により選
択された音源信号c_1j（ｎ）の修正を行う。

以上により第３の発明の実施例の説明を終える。

修正回路における修正方法においては、実施例で述べ
た方法以外に、下記の方法を用いることもできる。例え
ば、第１の発明を例にとると、ｃ′_1j（ｎ）＝（１−δ）・c_1j（ｎ）＋sign・｜γ₂/γ₁| ・δ・C_2i（ｎ）（23）ここでsignは正あるいは負の符号を示す。符号は次式
を最小化する方法を選択する。

ここでe_w（ｎ）は減算器205の出力信号である。上式
を最小化するには、上式をγ_１で編微分して０とおいた
下式を最小化すればよい。

従って、（23）式の符号を正と負にした両者について
（25）式を計算し、（25）式かより大きな値をとる方の
符号を１ビットで伝送する。

第２および第３の発明においても上述と同様な構成を
とることができる。

また、上述の実施例では、適応コードブックのゲイ
ン、第1,第２のコードブックのゲイン、あるいは、適応
コードブックのゲインと音源コードブックのゲインには
同時最適化を施さなかったが、適応コードブック第１の
コードブック，第２のコードブックのゲインについて、
同時最適化を行い、さらに特性を改善する。この同時最
適化は、第1,2のコードブックのコードベクトルを求め
るときになお、演算量の低減化のために、第１のコード
ブックのコードベクトル探索のときにのみゲイン最適化
を行い、第２のコードブックの探索のときには行わない
構成とすることもできる。

また、さらに演算量を低減するためには、コードブッ
クのコードベクトルの探索のときにはゲインの最適化を
行わずに、適応コードブックと第１のコードブックのゲ
インの同時最適化を行い、さらに、適応コードブックと
第1,2のコードブックのゲインを同時に最適化する構成
を用いることもできる。詳細は前記文献５等を参照でき
る。

また、さらに演算量を低減化するためには、第1,2の
コードブックのコードベクトルが選択された後に、適応
コードブックのゲインβと、第1,2のコードブックのゲ
インγ₁,γ_２の３種を同時に最適化するような構成とす
ることもできる。詳細は前記文献６等を参照できる。

また、第１のコードブックの探索法は、実施例の方法
以外にも他の周知な方法を用いることができる。例え
ば、前記文献１に記載の方法や、予めコードブックの各
コードワードc_1j（ｎ）の直交変換C₁（ｋ）と求めて格
納しておき、サブフレーム毎に、重み付けインパルス応
答h_w（ｎ）の直交変換H_w（ｋ）と、残差信号e_w（ｎ）の
直交変換E_w（ｋ）を予め定められた点数だけ求め、周波
数軸上で探索することもできる。詳細は前記文献５等を
参照できる。

また、第２のコードブックの探索法としては、前記実
施例の方法以外にも上記で示した方法や、前記文献６に
記載の方法や、他の周知な良好な方法を用いることがで
きる。

また、第２のコードブックの構成法としては、前記実
施例に記載した方法以外に、例えば予め膨大な乱数系列
をコードブックとして用意して、それらを用いてトレー
ニングデータに対して乱数系列の探索を行い、選択され
る頻度が高いものからコードワードとして登録して第２
のコードブックを構成することもできる。なお、この構
成法は、第１のコードブックの構成にも適用することが
できる。

また、上記実施例では、適応コードブックのゲインと
第1,第２のコードブックのゲインは別々にベクトル量子
化したが、３種のゲインβ，γ₁,γ_２あるいはβ，γ_１
をまとめてベクトル量子化するような構成をとることも
できる。詳細は前記文献５や、I.Gerson氏らによる“Ve
ctor sum excited linear prediction"（VSELP）speech
coding at 8kbp/s"と題した論文（Proc.ICASSP,pp.461
−464,1990）（文献７）等を参照できる。

また、前記実施例では、適応コードブックの次数は１
次としたが、２次以上の高次とすることもできる。ま
た、次数は１次のままで遅延を整数値ではなく少数値と
することもできる。これらについての詳細は、例えばP.
Kroon氏らによる“Pitch predictors with high tempor
al resolution"と題した論文（Proc.ICASSP,pp.661−66
4,1990）（文献８）等を参照できる。以上のようにして
方が特性は向上するが、ゲインあるいは遅延の伝送に必
要な情報量が若干増大する。

また、前記の実施例では、スペクトルパラメータとし
てＫパラメータ,LSPパラメータを符号化し、その分析法
としてLPC分析を用いたが、スペクトルパラメータとし
ては他の周知なパラメータ、例えばLPCケプストラム，
ケプストラム，改良ケプストラム，一般化ケプストラ
ム，メルケプストラムなどを用いることもできる。また
各パラメータに最適な分析法を用いることができる。

また、フレームで求めたLPC係数をLSP上や線形予測係
数上でサブフレーム毎に補間し、補間した係数を用いて
適応コードブック、第1,第２のコードブックの探索を行
う構成としてもよい。このような構成とすることによ
り、音質がさらに改善される。

また、LSP係数は周知の方法により、ベクトル量子化
あるいはベクトル−スカラ量子化することにより、さら
に効率的に符号化することができる。ベクトル−スカラ
量子化の方法については例えば前記文献３等を参照でき
る。

また、受信側では、量子化雑音を整形することにより
聴覚的に聞き易くするために、ピッチとスペクトル包絡
の少なくとも１つについて動作する適応形ポストフィル
タを付加してもよい。適応型ポストフィルムの構成につ
いては、例えば、Kroon氏らによる“A Class of Analys
is−by−synthesis Predictive Coders for High Quali
ty Speech Coding at Rates between 4.8 and 16kb/s,"
（IEEE JSAC,vol.6,2,353−363,1988）（文献９）等を
参照できる。

〔発明の効果〕

以上述べたように、本発明によれば、第１あるいは第
２のコードブックにより選択されたコードベクトルを、
第２あるいは第１のコードブックにより選択されたコー
ドベクトルをもとに修正するか、あるいは、適応コード
ブックにより選択されたピッチ予測音源信号をもとに音
源コードブックにより選択されたコードベクトルを修正
するか、あるいは、前記コードベクトルによりピッチ予
測音源信号を修正しているので、コードブックの特性を
入力信号の特性に適応化させることが可能となり、低ビ
ットレートにおいてコードブックサイズを低減しても従
来方式よりも良好な特性が得られるという大きな効果が
ある。

【図面の簡単な説明】

第１図は第１の発明による音声符号化方法を実施する音
声符号化装置を示すブロック図、第２図は第２の発明による音声符号化方法を実施する音
声符号化装置を示すブロック図、第３図は第３の発明による音声符号化方法を実施する音
声符号化装置を示すブロック図である。 110……バッファメモリ 130……LPC計算回路 140……量子化回路 150……サブフレーム分割回路 170……インパルス応答計算回路 190,205,255……減算器 200……重み付け回路 206……遅延回路 210……適応コードブック 230……第１のコードブック探索回路 235……第１のコードブック 281……合成フィルタ 270……第２のコードブック探索回路 275……第２のコードブック 280,380,480……修正回路 286……ゲイン量子化器 287……ゲインコードブック 430……音源コードブック探索回路 435……音源コードブック

フロントページの続き (56)参考文献特公平８−32033（ＪＰ，Ｂ２) 1990年電子情報通信学会春季全国大会講演論文集，分冊１，ＳＡ−５−４, 「学習コードブックによる８ｋｂ／ｓＣＥＬＰの改良（ＬＣＥＬＰ）」，ｐ．１ −427〜１−428，（1990年３月５日発行) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G10L 11/00 - 13/08 G10L 19/00 - 21/06 H03M 7/30 H04B 14/04 ＩＮＳＰＥＣ（ＤＩＡＬＯＧ) ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ) ＷＰＩ（ＤＩＡＬＯＧ)

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】入力した離散的な音声信号を予め定められ
た時間長のフレームに分割し、前記音声信号のスペクト
ル包絡を表わすスペクトルパラメータを求めて出力し、
前記フレームを予め定められた時間長の小区間に分割
し、前記小区間毎にピッチパラメータを求めてピッチ予
測音源信号を求め、前記ピッチ予測音源信号とコードブ
ックから選択した信号とにより前記音声信号の音源信号
を表す音声符号化方法において、前記ピッチ予測音源信号をもとに前記コードブックを修
正するか、あるいは、前記コードブックから選択した信
号により前記予測音源信号を修正することを特徴とする
音声符号化方法。