JPH01187597A - 音声符号化方式 - Google Patents
音声符号化方式Info
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- JPH01187597A JPH01187597A JP63011964A JP1196488A JPH01187597A JP H01187597 A JPH01187597 A JP H01187597A JP 63011964 A JP63011964 A JP 63011964A JP 1196488 A JP1196488 A JP 1196488A JP H01187597 A JPH01187597 A JP H01187597A
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- Analogue/Digital Conversion (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は音声符号化方式に関し、特に音声波形を帯域圧
縮してディジタル伝送や蓄積を行う際の音声符号化方式
に関する。
縮してディジタル伝送や蓄積を行う際の音声符号化方式
に関する。
を独立に符号化する方式が各種提案されている。
その代表的なものが、予測残差を複数のパルスで符号化
するマルチパルス法（文献１ニアタル アンド レムデ
“ア ニュー モデル オブ エルピーン−エキサイテ
ィジョン フォー プロデューシング ナチュラル サ
ウンデイング スピーチ アト ロー ビット レイン
”アイ中シーーニー・ニス−ビー８２．６１４−６１７
兵、１９８２年。； Ａｔａｌ ａｎｄ ＲｅＸｒ−
ｄｅ、 ”Ａ ｎｅｗｍｏｄｅｌ ｏｆ ＬＰＣｅ
ｘｃｉｔａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ
ｎａｔｕｒａｌ−ｓｏｕｎｄｉｎｇ ５ｐｅｅｃｈ
ａｔ ｌｏｗ ｂｉｔｒａｔｅｓ、”ＩＣＡＳＳ
Ｐ８２．ｐｐ、６１４−６１７（１９８２）、）や、予
測残差を正規白色雑音を要素にもつ木符号で量子化する
もの（文献２：シュレイダー アンド アタル”スピー
チ コーディング ユージング イフィシェント ブロ
ック ニーズ１アイ・シー・ニー・ニス・ニスｅビー８
２．１６６８−＋６７ｘ９．１９８２年。ｔ ５ｃｈｒ
Ｃｖｆｅｄｅｒ ａｎｄＡｔａｌ、 ”５ｐｅｅｃｈ
ｃｏｄｉｎｇ ｕｓｉｎｇ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
ｂｌｏｃｋ ｃｏｄｅｓ、” ＩＣＡＳＳＰ８２ 、
Ｉ）Ｉ）、１６６８−１６７１（１９８２）、）である
。
するマルチパルス法（文献１ニアタル アンド レムデ
“ア ニュー モデル オブ エルピーン−エキサイテ
ィジョン フォー プロデューシング ナチュラル サ
ウンデイング スピーチ アト ロー ビット レイン
”アイ中シーーニー・ニス−ビー８２．６１４−６１７
兵、１９８２年。； Ａｔａｌ ａｎｄ ＲｅＸｒ−
ｄｅ、 ”Ａ ｎｅｗｍｏｄｅｌ ｏｆ ＬＰＣｅ
ｘｃｉｔａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ
ｎａｔｕｒａｌ−ｓｏｕｎｄｉｎｇ ５ｐｅｅｃｈ
ａｔ ｌｏｗ ｂｉｔｒａｔｅｓ、”ＩＣＡＳＳ
Ｐ８２．ｐｐ、６１４−６１７（１９８２）、）や、予
測残差を正規白色雑音を要素にもつ木符号で量子化する
もの（文献２：シュレイダー アンド アタル”スピー
チ コーディング ユージング イフィシェント ブロ
ック ニーズ１アイ・シー・ニー・ニス・ニスｅビー８
２．１６６８−＋６７ｘ９．１９８２年。ｔ ５ｃｈｒ
Ｃｖｆｅｄｅｒ ａｎｄＡｔａｌ、 ”５ｐｅｅｃｈ
ｃｏｄｉｎｇ ｕｓｉｎｇ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
ｂｌｏｃｋ ｃｏｄｅｓ、” ＩＣＡＳＳＰ８２ 、
Ｉ）Ｉ）、１６６８−１６７１（１９８２）、）である
。
これらの符号化方式においては、線形予測係数や予測残
差を符号化する際に割り当てる符号量が確定的、言い替
えると、符号器の設計段階で決ってしまっている。
差を符号化する際に割り当てる符号量が確定的、言い替
えると、符号器の設計段階で決ってしまっている。
一般に、幾つかの構成要素に分割して音声を符号化する
方式においては、各要素に割り当てる符号量の分配の仕
方にかなりの自由度がある。そこでの理想的な配分法は
、符号化対象となる音声の性質と各構成要素の特性とを
考慮したものである。
方式においては、各要素に割り当てる符号量の分配の仕
方にかなりの自由度がある。そこでの理想的な配分法は
、符号化対象となる音声の性質と各構成要素の特性とを
考慮したものである。
例えば、線形予測分析の次数が持つ意味は、声道長を近
似する一様音響管の数である。従って、声道長の違う男
性音声と女性音声に対して予測係数に同じ符号量を割り
当てることは効率が悪い。物理的意味から言って、男性
音に対しては多くの次数を割り邑てる必要がある。また
、ピッチ周期の違う音声に対して、音源情報に同じ符号
量を割り当てることも効率が悪い。高品質な再生音声を
得るためには、−ピッチ当りの予測残差に多くの符号量
を割り当てることが望ましく、ピッチ周期の短い音声に
対して音源になるべく多くの符号量を割り当てるように
、他の構成要素との間で符号量割当ての調整をする必要
がある。
似する一様音響管の数である。従って、声道長の違う男
性音声と女性音声に対して予測係数に同じ符号量を割り
当てることは効率が悪い。物理的意味から言って、男性
音に対しては多くの次数を割り邑てる必要がある。また
、ピッチ周期の違う音声に対して、音源情報に同じ符号
量を割り当てることも効率が悪い。高品質な再生音声を
得るためには、−ピッチ当りの予測残差に多くの符号量
を割り当てることが望ましく、ピッチ周期の短い音声に
対して音源になるべく多くの符号量を割り当てるように
、他の構成要素との間で符号量割当ての調整をする必要
がある。
音声のようにその特性が発話者や発話内容によって変動
する信号を対象とするときには、上記従来方式のように
確定的な符号化配分は品質の面から見て非効率的である
。
する信号を対象とするときには、上記従来方式のように
確定的な符号化配分は品質の面から見て非効率的である
。
本発明の目的は、音声を幾つかの構成要素に分割して符
号化する音声符号化方式において、各構成要素に分配す
る符号量を対象音声の性質に依存させることにより効率
的な音声符号化方式を得ることにある。
号化する音声符号化方式において、各構成要素に分配す
る符号量を対象音声の性質に依存させることにより効率
的な音声符号化方式を得ることにある。
本発明の音声符号化方式は、音声をピッチ周期とスペク
トル包絡を表す特徴パラメータと音源を表す特徴パラメ
ータとで符号化する音声方式において、前記音源を表す
特徴パラメータに割り当てる符号量と前記スペクトル包
絡を表す特徴パラメータに割り当てる符号量とを前記ピ
ッチ周期の値に適応させて決定することを特徴とする。
トル包絡を表す特徴パラメータと音源を表す特徴パラメ
ータとで符号化する音声方式において、前記音源を表す
特徴パラメータに割り当てる符号量と前記スペクトル包
絡を表す特徴パラメータに割り当てる符号量とを前記ピ
ッチ周期の値に適応させて決定することを特徴とする。
一般に声道長とピッチ周期との間に正の相関があること
が知られている。具体的には、声道長の長い発話者によ
る音声のピッチ周期は長く、声道長の短い発話者による
音声のピッチ周期は短い。
が知られている。具体的には、声道長の長い発話者によ
る音声のピッチ周期は長く、声道長の短い発話者による
音声のピッチ周期は短い。
この一般的な性質を線形予測符号化を基本にした音声符
号化における符号量配分の問題に適用する。
号化における符号量配分の問題に適用する。
第３図は本発明の音声符号化方式の原理を表すブロック
図である。ピッチ周期の高い音声では声道長が短いので
線形予測係数に割り当てる符号量は少なくてよく、その
分、予測残差の符号化に回した方がよい。一方、ピッチ
周期の長い音声では声道長が長いので線形予測に割り当
てる次数は少なくできない。その代わり一ピッチ周期当
りで見ると予測残差に割り当てる符号量はピッチ周期の
短い音声と比較してもそれほど遜色はない。このように
、ピッチ周期の値に従い線形予測係数と予測残差に割り
当てる符号量を制御することで特性の改善が期待できる
。これらのことを概略的に第４図のように表すことがで
きる。第４図は本発明の原理の理解を助けるための図で
６本発明の原理は各ピッチ周期に対する最高の特性を与
える符号量で線形予測係数と予測残差とを符号化するも
のである。また、線形予測で求めたスペクトル包絡はピ
ッチ周期に引っ張られる傾向がある。即ち、ピッチ周期
の短い音声に対しては予測次数を多くしても、次数の多
くはピッチ周期の調和成分を表すために使われるため、
無駄である。余分な次数にかかる符号量を音源に割り当
てればもっと効率的な符号化方式が得られることになる
。これは、予め第４図のようなグラフをテーブルに用意
しておいて、ピッチ周期に合わせて符号量の配分を決め
ることで実現できる。
図である。ピッチ周期の高い音声では声道長が短いので
線形予測係数に割り当てる符号量は少なくてよく、その
分、予測残差の符号化に回した方がよい。一方、ピッチ
周期の長い音声では声道長が長いので線形予測に割り当
てる次数は少なくできない。その代わり一ピッチ周期当
りで見ると予測残差に割り当てる符号量はピッチ周期の
短い音声と比較してもそれほど遜色はない。このように
、ピッチ周期の値に従い線形予測係数と予測残差に割り
当てる符号量を制御することで特性の改善が期待できる
。これらのことを概略的に第４図のように表すことがで
きる。第４図は本発明の原理の理解を助けるための図で
６本発明の原理は各ピッチ周期に対する最高の特性を与
える符号量で線形予測係数と予測残差とを符号化するも
のである。また、線形予測で求めたスペクトル包絡はピ
ッチ周期に引っ張られる傾向がある。即ち、ピッチ周期
の短い音声に対しては予測次数を多くしても、次数の多
くはピッチ周期の調和成分を表すために使われるため、
無駄である。余分な次数にかかる符号量を音源に割り当
てればもっと効率的な符号化方式が得られることになる
。これは、予め第４図のようなグラフをテーブルに用意
しておいて、ピッチ周期に合わせて符号量の配分を決め
ることで実現できる。
第３図において、１０は音声波形を入力する入力端子、
１１は入力された音声波形からピッチ周期を抽出するピ
ッチ分析、１２は第４図のグラフを表に纏めた符号量割
当テーブルで各ピッチ周期に対応して線形予測分析の次
数とビット配分並びに予測残差に対する符号の配分が記
録されている。
１１は入力された音声波形からピッチ周期を抽出するピ
ッチ分析、１２は第４図のグラフを表に纏めた符号量割
当テーブルで各ピッチ周期に対応して線形予測分析の次
数とビット配分並びに予測残差に対する符号の配分が記
録されている。
１３は符号量割当テーブル１２の指足で決まった符号量
で入力音声から線形予測係数を求める線形予測分析、１
４は符号量割当テーブル１２に指定された符号量で予測
残差を符号化する予測残差符号化である。１５は符号化
された予測残差を表す符号を出力する出力端子である。
で入力音声から線形予測係数を求める線形予測分析、１
４は符号量割当テーブル１２に指定された符号量で予測
残差を符号化する予測残差符号化である。１５は符号化
された予測残差を表す符号を出力する出力端子である。
次に本発明の実施例について第１図、第２図を参照して
説明する。
説明する。
第１図は本発明の音声符号化方式の一実施例を示すブロ
ック図である。音声の入力端子１００に一定間隔に分割
された音声波形を入力し、ピッチ分析１１０と線形予測
分析１３０とバッファメモリ１３５に供給する。ピッチ
分析１１０は入力音声のピッチ周期とピッチ予測係数を
求め、それを符号量割当テーブル１２０とパフアメモリ
１３５とマルチプレクサ１７０に出力する。ピッチ周期
やピッチ予測係数を抽出する方法は既にいくつか研究さ
れている。例えば文献３ニラビナ−他”アコンパラティ
フハフォーマンス スタデイ オプ セプラル ピッチ
デイテクション アルゴリズム１アイ・イー・イー・
イー トランザクション、ニー−ニス・ニス拳ビー２４
、ｐ、 ３９９ａ１ｇｏｒｉｔｈｍ 、” ＩＥＥＥ
Ｔｒａｎｓ、、ＡＳＳＰ−２４゜ｐ、３９９（１９７
６））に詳しく論じられている。
ック図である。音声の入力端子１００に一定間隔に分割
された音声波形を入力し、ピッチ分析１１０と線形予測
分析１３０とバッファメモリ１３５に供給する。ピッチ
分析１１０は入力音声のピッチ周期とピッチ予測係数を
求め、それを符号量割当テーブル１２０とパフアメモリ
１３５とマルチプレクサ１７０に出力する。ピッチ周期
やピッチ予測係数を抽出する方法は既にいくつか研究さ
れている。例えば文献３ニラビナ−他”アコンパラティ
フハフォーマンス スタデイ オプ セプラル ピッチ
デイテクション アルゴリズム１アイ・イー・イー・
イー トランザクション、ニー−ニス・ニス拳ビー２４
、ｐ、 ３９９ａ１ｇｏｒｉｔｈｍ 、” ＩＥＥＥ
Ｔｒａｎｓ、、ＡＳＳＰ−２４゜ｐ、３９９（１９７
６））に詳しく論じられている。
符号量割当テーブル１２０は、前記作用の項で説明した
ように、ピッチ周期の値に従って線形予測分析をする次
数と各予測係数を量子化するときの量子化ビット数、そ
して予測残差を量子化するためのビット数が規定しであ
る。線形予測に関する情報は線形予測分析１３０に、予
測残差量子化に関する情報はＭＰＣと記したマルチパル
ス音声符号化器１４０と逆マルチパルス音声符号化器（
逆ＭＰＣと記す）１６０とｔこ出力される。線形予測分
析１３０は入力端子１００から入力された音声波形を線
形予測分析し、線形予測係数をＭＰＣ〃１４０と逆ＭＰ
Ｃ１６０、そしてマルチプレクサ１７０に出力する。こ
こでの線形予測分析は、線形予測パラメータの一つであ
るＰＡＲＣＯＲ係数を求めて量子化する構成をとる。分
析並びに量子化は符号量割当テーブル１２０で規定され
た予測次数と量子化ビット数とに従って行われる。
ように、ピッチ周期の値に従って線形予測分析をする次
数と各予測係数を量子化するときの量子化ビット数、そ
して予測残差を量子化するためのビット数が規定しであ
る。線形予測に関する情報は線形予測分析１３０に、予
測残差量子化に関する情報はＭＰＣと記したマルチパル
ス音声符号化器１４０と逆マルチパルス音声符号化器（
逆ＭＰＣと記す）１６０とｔこ出力される。線形予測分
析１３０は入力端子１００から入力された音声波形を線
形予測分析し、線形予測係数をＭＰＣ〃１４０と逆ＭＰ
Ｃ１６０、そしてマルチプレクサ１７０に出力する。こ
こでの線形予測分析は、線形予測パラメータの一つであ
るＰＡＲＣＯＲ係数を求めて量子化する構成をとる。分
析並びに量子化は符号量割当テーブル１２０で規定され
た予測次数と量子化ビット数とに従って行われる。
ＰＡＲＣＯＲ係数の量子化法は既によく研究されており
、例えば文献４：北脇、板金、斉藤”ＰＡＲＣＯＲ形音
声分析合成系における最適符号構成”電子通信学会論文
誌Ｊ６１−Ａ２、ｐｐ。
、例えば文献４：北脇、板金、斉藤”ＰＡＲＣＯＲ形音
声分析合成系における最適符号構成”電子通信学会論文
誌Ｊ６１−Ａ２、ｐｐ。
１１９−１２６（昭５３）に詳しい。バッファメモリ１
３５は入力端子１００から入力された音声をピッチ周期
毎に分割して減算器１４５に供給する。
３５は入力端子１００から入力された音声をピッチ周期
毎に分割して減算器１４５に供給する。
減算器１４５はバッファメモリ１３５から来るーピッチ
分の入力音声とピッチ予測１５０から来る一ピッチ前の
再生音声との差を計算し、それをＭＰＣ１４０に供給す
る。ＭＰＣ１ｘ４ｏは減算器１４５で計算されたピッチ
予測眼差をマルチパルス符号化するもので、線形予測分
析１３０から供給される線形予測係数と符号蓋割当テー
ブル１２０で規定されるパルス音源の数や量子化ビット
数と基に音源パルスを求める。
分の入力音声とピッチ予測１５０から来る一ピッチ前の
再生音声との差を計算し、それをＭＰＣ１４０に供給す
る。ＭＰＣ１ｘ４ｏは減算器１４５で計算されたピッチ
予測眼差をマルチパルス符号化するもので、線形予測分
析１３０から供給される線形予測係数と符号蓋割当テー
ブル１２０で規定されるパルス音源の数や量子化ビット
数と基に音源パルスを求める。
マルチパルス法における音源パルスの求め方は既に多く
知られているのでここでは省略する。それは、例えば、
文献５：小浜、荒関、小野”マルチパルス駆動型音声符
号化法の検討”電子通信学会通信方式研究会資料、Ｃ３
８２−１６１（昭５７）に詳しい。線形予測分析１３０
で規定された数の音源パルスが文献５の方法で定まり、
定まったパルスの位置と振幅はやはり線形予測分析１３
０で規定される符号量で量子化される。ここで、求めた
音源パルスのパラメータは逆ＭＰＣ１６０とマルチプレ
クサ１７０に出力される。逆ＭＰＣ１６０はピッチ予測
１５０から入力した音源パルスのパラメータを符号量割
当テーブル１２０の規定に従って音源パルス列として再
生し、再生された音源パルス列と線形予測分析１３０か
ら入力される線形予測係数とから再生ピッチ予測誤差を
計算するものである。再生ピッチ予測誤差は加算器１４
７へ出力される。加算器１４７はピッチ予測１５０から
出力される一ピッチ前の再生音声と逆ＭＰＣ１６０から
出力される再生ピッチ予測誤差信号とを加算して現ピッ
チに対する再生音声を計算し、それをピッチ予測１５０
に供給する。ピッチ予測１５０は再生音声を−ピッチ分
とっておくメモリで、ピッチ分析１１０で分析されたピ
ッチ周期分の再生音声にピッチ分析１１０で分析された
ピッチ予測係数を掛けて減算器１４５と加算器１４７と
に出力する。マルチプレクサ１７０？ｔＭＰＣ１４０か
ら出力される音源パルスを表すパラメータと線形予測分
析１３０で分析された線形予測係数とピッチ分析１１０
で抽出されたピンチ予測係数並びにピッチ周期とを併せ
て符号を出力端子１８０から通信路に出力する。
知られているのでここでは省略する。それは、例えば、
文献５：小浜、荒関、小野”マルチパルス駆動型音声符
号化法の検討”電子通信学会通信方式研究会資料、Ｃ３
８２−１６１（昭５７）に詳しい。線形予測分析１３０
で規定された数の音源パルスが文献５の方法で定まり、
定まったパルスの位置と振幅はやはり線形予測分析１３
０で規定される符号量で量子化される。ここで、求めた
音源パルスのパラメータは逆ＭＰＣ１６０とマルチプレ
クサ１７０に出力される。逆ＭＰＣ１６０はピッチ予測
１５０から入力した音源パルスのパラメータを符号量割
当テーブル１２０の規定に従って音源パルス列として再
生し、再生された音源パルス列と線形予測分析１３０か
ら入力される線形予測係数とから再生ピッチ予測誤差を
計算するものである。再生ピッチ予測誤差は加算器１４
７へ出力される。加算器１４７はピッチ予測１５０から
出力される一ピッチ前の再生音声と逆ＭＰＣ１６０から
出力される再生ピッチ予測誤差信号とを加算して現ピッ
チに対する再生音声を計算し、それをピッチ予測１５０
に供給する。ピッチ予測１５０は再生音声を−ピッチ分
とっておくメモリで、ピッチ分析１１０で分析されたピ
ッチ周期分の再生音声にピッチ分析１１０で分析された
ピッチ予測係数を掛けて減算器１４５と加算器１４７と
に出力する。マルチプレクサ１７０？ｔＭＰＣ１４０か
ら出力される音源パルスを表すパラメータと線形予測分
析１３０で分析された線形予測係数とピッチ分析１１０
で抽出されたピンチ予測係数並びにピッチ周期とを併せ
て符号を出力端子１８０から通信路に出力する。
本実施例の構成で各ピッチ周期に対して線形予測係数と
音源パルスとに割り肖てる符号量を変化させて測定した
セグメンタルＳＮＲを第２図に示す。第２図において、
ピッチ周期３．８ｍ５ｅｃ。
音源パルスとに割り肖てる符号量を変化させて測定した
セグメンタルＳＮＲを第２図に示す。第２図において、
ピッチ周期３．８ｍ５ｅｃ。
７．５ｍ５ｅｃについて線形予測係数と音源パルスとに
割り当てる符号量をそれぞれ２．３，２．０゜１．７ｋ
ｂ／ｓと４．５ 、４．９５ 、５．４ ｋｂ／ｓに変
化させて得られるセグメンタルＳＮＲを縦軸にとって示
しである。即ち、各ピッチ周期について割当符号量を変
化させれば符号化の特性を上げることができ、本実施例
の効果の裏付けが確認できる。
割り当てる符号量をそれぞれ２．３，２．０゜１．７ｋ
ｂ／ｓと４．５ 、４．９５ 、５．４ ｋｂ／ｓに変
化させて得られるセグメンタルＳＮＲを縦軸にとって示
しである。即ち、各ピッチ周期について割当符号量を変
化させれば符号化の特性を上げることができ、本実施例
の効果の裏付けが確認できる。
以上説明したように本発明は、音声をピッチ周期とスペ
クトル包絡を表すパラメータと予測残差で表しそれぞれ
を符号化する音声符号化方式において、スペクトル包絡
と予測残差を符号化する際、ピッチ周期の値に適応して
各特徴に割り当てる符号量を変化させるものである。音
声の生成過程の特徴からピッチ周期と声道長との間には
正の相関があることが知られている。この性質を利用し
て符号化対象となる音声の特性に合わせて符号量の割当
を行えば、従来のような確定的な符号量の割当てに比較
して効率の良い符号割当が実現できるので、符号化の特
性を上けることができる効果がある。
クトル包絡を表すパラメータと予測残差で表しそれぞれ
を符号化する音声符号化方式において、スペクトル包絡
と予測残差を符号化する際、ピッチ周期の値に適応して
各特徴に割り当てる符号量を変化させるものである。音
声の生成過程の特徴からピッチ周期と声道長との間には
正の相関があることが知られている。この性質を利用し
て符号化対象となる音声の特性に合わせて符号量の割当
を行えば、従来のような確定的な符号量の割当てに比較
して効率の良い符号割当が実現できるので、符号化の特
性を上けることができる効果がある。
第１図は本発明の音声符号化方式の一実施例を示すブロ
ック図、第２図は本発明の詳細な説明するため図、第３
図は本発明の音声符号化方式の原理を表すブロック図、
第４図は本発明の原理の理解を助けるための図である。 １０．１００・・・・・・入力端子、１１．１１０・・
・・・・ピッチ分析、１２，１２０・・・・・・符号量
割当テーブル、１３．１３０−・団・線形予測分析、１
４・・団・予測残差符号化、１５．１８０・・・用出カ
端子、１３５・・・・・・バッファメモＱ、１４０・・
・川ＭＰ Ｃ，１４５・・・・・・減算器、１４７・・
・・・・加算器、１５０・・・・・・ピッチ予測、１６
ｏ・・・１逆ＭＰＣ，１７０・・・用マルチプレクサ。 代理人 弁理士 内 原 晋
ック図、第２図は本発明の詳細な説明するため図、第３
図は本発明の音声符号化方式の原理を表すブロック図、
第４図は本発明の原理の理解を助けるための図である。 １０．１００・・・・・・入力端子、１１．１１０・・
・・・・ピッチ分析、１２，１２０・・・・・・符号量
割当テーブル、１３．１３０−・団・線形予測分析、１
４・・団・予測残差符号化、１５．１８０・・・用出カ
端子、１３５・・・・・・バッファメモＱ、１４０・・
・川ＭＰ Ｃ，１４５・・・・・・減算器、１４７・・
・・・・加算器、１５０・・・・・・ピッチ予測、１６
ｏ・・・１逆ＭＰＣ，１７０・・・用マルチプレクサ。 代理人 弁理士 内 原 晋
Claims (1)
- 音声をピッチ周期とスペクトル包絡を表す特徴パラメー
タと音源を表す特徴パラメータとで符号化する音声方式
において、前記音源を表す特徴パラメータに割り当てる
符号量と前記スペクトル包絡を表す特徴パラメータに割
り当てる符号量とを前記ピッチ周期の値に適応させて決
定することを特徴とする音声符号化方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63011964A JPH0820879B2 (ja) | 1988-01-21 | 1988-01-21 | 音声符号化方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63011964A JPH0820879B2 (ja) | 1988-01-21 | 1988-01-21 | 音声符号化方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH01187597A true JPH01187597A (ja) | 1989-07-26 |
| JPH0820879B2 JPH0820879B2 (ja) | 1996-03-04 |
Family
ID=11792302
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63011964A Expired - Lifetime JPH0820879B2 (ja) | 1988-01-21 | 1988-01-21 | 音声符号化方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0820879B2 (ja) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60237500A (ja) * | 1984-05-11 | 1985-11-26 | 日本電気株式会社 | マルチパルス型ボコ−ダ |
-
1988
- 1988-01-21 JP JP63011964A patent/JPH0820879B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60237500A (ja) * | 1984-05-11 | 1985-11-26 | 日本電気株式会社 | マルチパルス型ボコ−ダ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0820879B2 (ja) | 1996-03-04 |
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