JPH02250100A - 音声符合化装置 - Google Patents
音声符合化装置Info
- Publication number
- JPH02250100A JPH02250100A JP1070399A JP7039989A JPH02250100A JP H02250100 A JPH02250100 A JP H02250100A JP 1070399 A JP1070399 A JP 1070399A JP 7039989 A JP7039989 A JP 7039989A JP H02250100 A JPH02250100 A JP H02250100A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vector
- sound source
- distortion
- calculation
- vectors
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/02—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders
- G10L19/0212—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders using orthogonal transformation
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L2019/0001—Codebooks
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L2019/0001—Codebooks
- G10L2019/0004—Design or structure of the codebook
- G10L2019/0005—Multi-stage vector quantisation
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/27—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the analysis technique
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Analogue/Digital Conversion (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (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
この発明は、音声信号を情報圧縮し、ディジタル伝送、
または蓄積を行う音声符号化装置に関するものである。
または蓄積を行う音声符号化装置に関するものである。
音声信号を合成フィルタを表すパラメータと音源を表す
パラメータとに分離することで情報圧縮を行う音声符号
化方式の中に、コード−エキサイテツド リニア プレ
ディクション（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉ ｔｅｄｌｊｎｅａ
ｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ、以下ＣＥＬＰという）があ
る。 このＣＥＬＰの一例としては、エム、アール。 シュローダ、ビー、ニス、アタル、″コードーエキサイ
テツド リニア プレディクション（シーイーエルピー
）：ハイクラオリティー スピーチアット ベリー ロ
ー ビット レイク”、プロシーデインゲス アイイー
イーイー インターナショナル コンファレンス オン
アクスティックス、スピーチ、アンド シグナル プ
ロセッシング（Ｍ、Ｒ，５ｃｈｒｏｅｄｅｒ、 Ｂ、Ｓ
、Ａｔａｌ、 ”Ｃｏｄｅ−ＥｘｃｉｔｅｄＬｉｎｅ
ａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（ＣＥ Ｌ Ｐ）：
旧ｇｈ−ｑｕａ１＋ｔｙｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｖｅｒｙ
１０％１ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ”、Ｐｒｏｃｅｅｄｉ
ｎｇｓＩＥＥＩｌ！ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ
Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ。 ５ｐｅｅｃｈ、ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓ
ｓｉｎｇ）、ｐｐ、９３７−９４０（１９８５）があり
、合成フィルタを表すパラメータを１０ｍ５ｅｃ毎に分
析により求め、一方４０点（サンプリング周波数が１３
ｋＨｚのときは５ｍ）毎に区切られた音声に時間対応し
た音源を表すパラメータとして、乱数により生成した４
０点の雑音の時系列。 すなわち４０次元のベクトル（以下、音源ベクトルとい
う）を用いている。 上記引例で行っている音声符号化を、周波数領域で行う
装置として、アイ、エム、トランコッソ。 ビー、ニス、アタル、“エフィシェント′ ブロシージ
ャーズ フォー ファインディング ジオブティマム
イノベイジョン イン ストカスティック コーダーズ
”、ブロシーデインダスアイイーイーイー インターナ
ショナル コンファレンス オン アクスティックス、
スピーチ。 アンド シグナル プロセッシング（１，Ｍ、Ｔｒａｎ
ｃｏｓｏ＋Ｂ、Ｓ、Ａｔａｌ、 ”Ｅｆｆｉｃｉｅｎ
ｔ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ ｆｏｒ ｆｉｎｄｉｎｇｔ
ｈｅ ｏｐｔｉａ＋ｕｍ １ｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｉｎ
５ｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｃｏｄｅｒｓ＋Ｐｒｏｃｅｅ
ｄｉｎｇｓ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ
Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎＡｃｏｕｓｔｉｃｓ、
５ｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓ
ｉｎｇ）＋Ｉ）Ｉ）、２３７５−２３７８（１９８６）
に示された音声符号化装置がある（第３図）。 図において、３は３点のサンプリング値系列である音源
ベクトルを２・Ｎ点離散フーリエ変換（以下ＤＦＴとい
う）して得られるＮ次元のＤＦＴ音源ベクトル、１はＬ
個のＤＦＴ音源ベクトルから構成される符号帳、５は前
記符号帳１に格納されるＤＦＴ音源ベクトル３を選択す
る切換スイッチ、１５は前記ＤＦ’Ｔ音源ベクトル３及
び合成フィルタのインパルス応答を２・Ｎ点ＤＦＴして
得られる周波数特性（以下、評価重みフィルタという）
の振幅項の２乗値１６ （以下、２乗評価重みという）
から歪計算の分母項１７を出力する分母項計算回路、８
は前記ＤＦＴ音源ベクトル３及び３点のサンプリング値
系列である入力音声を２・Ｎ点ＤＦＴしたものの共役複
素数と評価重みフィルタとの積（以下、重み付きＤＦＴ
入力音声７という）を入力し、歪計算の分子項ベクトル
積和１゜を出力するベクトル積和演算回路、１２は前記
分子項ベクトル積和１０及び分母項１７から周波数領域
における再生音声と入力音声の歪量１８を計算する歪量
最終計算回路、１９は前記歪量１８のうち最小値の音源
ベクトルに対応する音源ベクトルコード２０を選択する
最適音源ベクトル選択回路、Ａは歪量計算手段である。 次に動作について第４図のフローチャートを用いて説明
する。 符号帳１のＬ個のＤＦＴ音源ベクトル３のうちに番目を
用いた場合の歪量１８は、Ｘ （ｉ）をＤＦＴ入力音声
のｉ番目の成分、 Ｈ（ｉ）を評価重みフィルタのｉ番
目の成分、 Ｃ（ｉ、ｋ）をに番目のＤＦＴ音源ベクト
ルのｉ番目の成分、 ｇ （ｋ）を歪量Ｅ （ｋ）を
最小化する利得係数とする一般にであることが知られて
いる。 まず、ベクトル積和演算回路８は、ＤＦＴ音源ベクトル
Ｃ（ｉ、ｋ）と重み付きＤＦＴ入力音声Ｙ （ｉ）を入
力し、分子項ベクトル積和Ｐ （ｋ）を出力する（ステ
ップ５ＴＩ）。ここで、Ｙ （ｉ）”はＹ（ｉ）の共役
複素数を表わし、Ｙ （ｉ）はＹ（ｉ）＝ Ｘ （ｉ）
・Ｈ（ｉ）なる関係を満たしている。また、記号Ｒ
ｅ、は複素数の実数部、Ｉｎ、は複素数の虚数部を表す
ものとする。 分母項計算回路１５はＤＦＴ音源ベクトルＣ（ｉｋ）と
２乗評価重みａ（ｉ）”を入力し、分母項１７Ｅａ（ｉ
）２・Ｉ Ｃ（ｉ、ｋ） ｌ” −（３）を出力す
る（ステップ５Ｔ２）。ここで、ａ（ｉ）２、は評価重
みフィルタＨ（ｉ）の２乗値であるから、ａ （ｉ）”
＝ ｌ Ｈ（ｉ） ｌ ”の関係を満たす。 次に最終歪量計算回路１２は、第２式で表される分子項
ベクトル積和Ｐ （ｋ）と第３式で表される分母項１７
を入力して、歪量Ｅ （ｋ）を出力する（ステップ５Ｔ
３）。ここで、第４式は第１式の歪量Ｅ （ｋ）を最小
とする利得係数ｇ （ｋ）を選ぶことで得られ、第４式
と等価であることは承知である。 さらに、前記最終歪量計算回路１２では、Ｌ個のＤＦＴ
音源ベクトル３すべてについて歪量１８を計算すると（
ステップ５Ｔ４） 、最適音源ベクトル選択回路１９に
より、Ｌ個の歪量１８の内、最小値を与えるＤＦＴ音源
ベクトルの番号を最適音源ベクトルコード２０として選
択する（ステップ５Ｔ５）。
パラメータとに分離することで情報圧縮を行う音声符号
化方式の中に、コード−エキサイテツド リニア プレ
ディクション（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉ ｔｅｄｌｊｎｅａ
ｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ、以下ＣＥＬＰという）があ
る。 このＣＥＬＰの一例としては、エム、アール。 シュローダ、ビー、ニス、アタル、″コードーエキサイ
テツド リニア プレディクション（シーイーエルピー
）：ハイクラオリティー スピーチアット ベリー ロ
ー ビット レイク”、プロシーデインゲス アイイー
イーイー インターナショナル コンファレンス オン
アクスティックス、スピーチ、アンド シグナル プ
ロセッシング（Ｍ、Ｒ，５ｃｈｒｏｅｄｅｒ、 Ｂ、Ｓ
、Ａｔａｌ、 ”Ｃｏｄｅ−ＥｘｃｉｔｅｄＬｉｎｅ
ａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（ＣＥ Ｌ Ｐ）：
旧ｇｈ−ｑｕａ１＋ｔｙｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｖｅｒｙ
１０％１ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ”、Ｐｒｏｃｅｅｄｉ
ｎｇｓＩＥＥＩｌ！ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ
Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ。 ５ｐｅｅｃｈ、ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓ
ｓｉｎｇ）、ｐｐ、９３７−９４０（１９８５）があり
、合成フィルタを表すパラメータを１０ｍ５ｅｃ毎に分
析により求め、一方４０点（サンプリング周波数が１３
ｋＨｚのときは５ｍ）毎に区切られた音声に時間対応し
た音源を表すパラメータとして、乱数により生成した４
０点の雑音の時系列。 すなわち４０次元のベクトル（以下、音源ベクトルとい
う）を用いている。 上記引例で行っている音声符号化を、周波数領域で行う
装置として、アイ、エム、トランコッソ。 ビー、ニス、アタル、“エフィシェント′ ブロシージ
ャーズ フォー ファインディング ジオブティマム
イノベイジョン イン ストカスティック コーダーズ
”、ブロシーデインダスアイイーイーイー インターナ
ショナル コンファレンス オン アクスティックス、
スピーチ。 アンド シグナル プロセッシング（１，Ｍ、Ｔｒａｎ
ｃｏｓｏ＋Ｂ、Ｓ、Ａｔａｌ、 ”Ｅｆｆｉｃｉｅｎ
ｔ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ ｆｏｒ ｆｉｎｄｉｎｇｔ
ｈｅ ｏｐｔｉａ＋ｕｍ １ｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｉｎ
５ｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｃｏｄｅｒｓ＋Ｐｒｏｃｅｅ
ｄｉｎｇｓ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ
Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎＡｃｏｕｓｔｉｃｓ、
５ｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓ
ｉｎｇ）＋Ｉ）Ｉ）、２３７５−２３７８（１９８６）
に示された音声符号化装置がある（第３図）。 図において、３は３点のサンプリング値系列である音源
ベクトルを２・Ｎ点離散フーリエ変換（以下ＤＦＴとい
う）して得られるＮ次元のＤＦＴ音源ベクトル、１はＬ
個のＤＦＴ音源ベクトルから構成される符号帳、５は前
記符号帳１に格納されるＤＦＴ音源ベクトル３を選択す
る切換スイッチ、１５は前記ＤＦ’Ｔ音源ベクトル３及
び合成フィルタのインパルス応答を２・Ｎ点ＤＦＴして
得られる周波数特性（以下、評価重みフィルタという）
の振幅項の２乗値１６ （以下、２乗評価重みという）
から歪計算の分母項１７を出力する分母項計算回路、８
は前記ＤＦＴ音源ベクトル３及び３点のサンプリング値
系列である入力音声を２・Ｎ点ＤＦＴしたものの共役複
素数と評価重みフィルタとの積（以下、重み付きＤＦＴ
入力音声７という）を入力し、歪計算の分子項ベクトル
積和１゜を出力するベクトル積和演算回路、１２は前記
分子項ベクトル積和１０及び分母項１７から周波数領域
における再生音声と入力音声の歪量１８を計算する歪量
最終計算回路、１９は前記歪量１８のうち最小値の音源
ベクトルに対応する音源ベクトルコード２０を選択する
最適音源ベクトル選択回路、Ａは歪量計算手段である。 次に動作について第４図のフローチャートを用いて説明
する。 符号帳１のＬ個のＤＦＴ音源ベクトル３のうちに番目を
用いた場合の歪量１８は、Ｘ （ｉ）をＤＦＴ入力音声
のｉ番目の成分、 Ｈ（ｉ）を評価重みフィルタのｉ番
目の成分、 Ｃ（ｉ、ｋ）をに番目のＤＦＴ音源ベクト
ルのｉ番目の成分、 ｇ （ｋ）を歪量Ｅ （ｋ）を
最小化する利得係数とする一般にであることが知られて
いる。 まず、ベクトル積和演算回路８は、ＤＦＴ音源ベクトル
Ｃ（ｉ、ｋ）と重み付きＤＦＴ入力音声Ｙ （ｉ）を入
力し、分子項ベクトル積和Ｐ （ｋ）を出力する（ステ
ップ５ＴＩ）。ここで、Ｙ （ｉ）”はＹ（ｉ）の共役
複素数を表わし、Ｙ （ｉ）はＹ（ｉ）＝ Ｘ （ｉ）
・Ｈ（ｉ）なる関係を満たしている。また、記号Ｒ
ｅ、は複素数の実数部、Ｉｎ、は複素数の虚数部を表す
ものとする。 分母項計算回路１５はＤＦＴ音源ベクトルＣ（ｉｋ）と
２乗評価重みａ（ｉ）”を入力し、分母項１７Ｅａ（ｉ
）２・Ｉ Ｃ（ｉ、ｋ） ｌ” −（３）を出力す
る（ステップ５Ｔ２）。ここで、ａ（ｉ）２、は評価重
みフィルタＨ（ｉ）の２乗値であるから、ａ （ｉ）”
＝ ｌ Ｈ（ｉ） ｌ ”の関係を満たす。 次に最終歪量計算回路１２は、第２式で表される分子項
ベクトル積和Ｐ （ｋ）と第３式で表される分母項１７
を入力して、歪量Ｅ （ｋ）を出力する（ステップ５Ｔ
３）。ここで、第４式は第１式の歪量Ｅ （ｋ）を最小
とする利得係数ｇ （ｋ）を選ぶことで得られ、第４式
と等価であることは承知である。 さらに、前記最終歪量計算回路１２では、Ｌ個のＤＦＴ
音源ベクトル３すべてについて歪量１８を計算すると（
ステップ５Ｔ４） 、最適音源ベクトル選択回路１９に
より、Ｌ個の歪量１８の内、最小値を与えるＤＦＴ音源
ベクトルの番号を最適音源ベクトルコード２０として選
択する（ステップ５Ｔ５）。
従来の音声符号化装置は以上のように構成されているの
で、Ｌ個の歪量を計算するために、ベクトル積和演算回
路の中でＬ個の分子項ベクトル積和の計算を行うが、十
分な品質（再生音声にノイズ等を含まない）で音声を符
号化するためにはＬを大きくとる（例えばＬ＝１０２４
）必要がある。 Ｌを大きくとると、この歪量計算に要する演算量が莫大
となり、同時に符号帳に要するメモリ量も莫大となるた
め、装置化した場合の装置規模が非常に大きくなるとい
う課題があった。 この発明は上記のような課題を解消するためになされた
もので、歪量計算に要する演算量を小さくするとともに
小規模な音声符号化装置を得ることを目的としている。
で、Ｌ個の歪量を計算するために、ベクトル積和演算回
路の中でＬ個の分子項ベクトル積和の計算を行うが、十
分な品質（再生音声にノイズ等を含まない）で音声を符
号化するためにはＬを大きくとる（例えばＬ＝１０２４
）必要がある。 Ｌを大きくとると、この歪量計算に要する演算量が莫大
となり、同時に符号帳に要するメモリ量も莫大となるた
め、装置化した場合の装置規模が非常に大きくなるとい
う課題があった。 この発明は上記のような課題を解消するためになされた
もので、歪量計算に要する演算量を小さくするとともに
小規模な音声符号化装置を得ることを目的としている。
この発明に係る音声符号化装置は、符号帳から抽出した
複数の縮小符号帳と、この複数の縮小符号帳からそれぞ
れ選択された音源ベクトルを加算して１個の音源ベクト
ルを生成するベクトル加算器と、このベクトル加算器で
生成された音源ベクトルと、前記複数の縮小符号帳から
それぞれ選択された音源ベクトルから歪量を計算する歪
量計算手段を備えるようにしたものである。
複数の縮小符号帳と、この複数の縮小符号帳からそれぞ
れ選択された音源ベクトルを加算して１個の音源ベクト
ルを生成するベクトル加算器と、このベクトル加算器で
生成された音源ベクトルと、前記複数の縮小符号帳から
それぞれ選択された音源ベクトルから歪量を計算する歪
量計算手段を備えるようにしたものである。
この発明におけるベクトル加算器は、複数の縮小符号帳
からそれぞれ選択された音源ベクトルを加算して１個の
音源ベクトルを生成し、歪量計算手段は前記ベクトル加
算器により生成された音源ベクトルと複数の縮小符号帳
からそれぞれ選択された音源ベクトルから歪量を計算す
る。
からそれぞれ選択された音源ベクトルを加算して１個の
音源ベクトルを生成し、歪量計算手段は前記ベクトル加
算器により生成された音源ベクトルと複数の縮小符号帳
からそれぞれ選択された音源ベクトルから歪量を計算す
る。
以下、この発明の一実施例を図について説明する。第１
図は縮小符号帳を２個備えた周波数領域における音声符
号化装置の構成を示すブロック図であり、従来の周波数
領域における音声符号化装置（第３図）と同一部分には
同一符号を付して説明を省略する。 図において、２ａ、２ｂはＭ個（ただしＬ−＝Ｍ”）の
ＤＦＴ音源ベクトルから構成される第１及び第２の縮小
符号帳、４ａ、４ｂは前記第１及び第２の縮小符号帳２
ａ、２ｂに格納されている第１及び第２のＤＦＴ音源ベ
クトル、５ａ、５ｂは前記第１及び第２の符号帳２ａ、
２ｂからそれぞれ第１・及び第２のＤＦＴ音源ベクトル
４ａ、４ｂを選択する第１及び第２の切換スイッチ、９
ａ、９ｂは前記第１及び第２のＤＦＴ音源ベクトル４ａ
。 ４ｂをそれぞれ入力し、重み付きＤＦＴ人力音声７との
分子項ベクトル積和をそれぞれ出力する第１及び第２の
ベクトル積和演算回路、１３は前記第１及び第２のＤＦ
Ｔ音源ベクトルを加算して、１個のＤＦＴ音源ベクトル
１４を生成するベクトル加算器である。 次に第２図のフローチャートを用いて動作を説明する。 まず、第１の縮小符号帳のに１番目及び第２の縮小符号
帳のに２番目のそれぞれの第１のＤＦＴ音源ベクトル及
び第２のＤＦＴ音源ベクトルを用いた場合、Ａ （ｔ、
に、）をに０番目の第１のＤＦＴ音源ベクトルのｉ番目
成分、Ｂ （ｉ、ｋｚ）をに２番目の第２のＤＦＴ音源
ベクトルのｉ番目成分とし、以下使用するパラメータは
従来技術の説明でのパラメータと同一であり、説明を省
略する。 第１及び第２の切換スイッチ６ａ、６ｂにより選択され
た第１のＤＦＴ音源ベクトルＡ（ｉ、ｋｇ）と第２のＤ
ＦＴ音源ベクトルＢ（ｉ、ｋｔ）は、それぞれ第１のベ
クトル積和演算回路９ａにより第２式と同様に第１の分
子項ベクトル積和ｐ’（ｋＩ）をＭ個当力しくステップ
ＳＴ６，５Ｔ７） 、第２のベクトル積和演算回路９ｂ
により第２式と同様に第２の分子項ベクトルｑ’（ｋｚ
） をＭ個当力する（ステップＳＴ８，５Ｔ９）。 ベクトル加算器１３は前記第１のＤＦＴ音源ベクトルＡ
（ｉ、に＋）と第２のＤＦＴ音源ベクトルＢ （ｔ、
ｋｚ）を加算し、１個のＤＦＴ音源ベクトルＣ’
（ｉ、 ｋ） Ｃ”（ｉ 、 ｋ） ＝ Ａ （ｉ 、 ｋυ 十〇
（ｔｌｋｇ） ・・・ （７）回につきに２をＭ回
度化させるため１からＬまでのＬ個与えられることにな
り、よってＣ’ （ｉ＋ ｋ）はＬ個生成される。さ
らに分母項計算回路１５は前記１個のＤＦＴ音源ベクト
ルＣ”（ｉ、 ｋ）から第３式と同様に分母項１７ Ｅａ（ｉ）” Ｉｃ’（ｉ、ｋ） ｌ” −（８）
を出力する（ステップ５ＴＩＩ）。最終歪量計算回路１
２は前記第１の分子項ベクトル積和ｐ’（ｋＩ）、第２
の分子項ベクトル積和ｕ’（ｋｚ）、及び分母項１７か
ら第４式と同様に歪量Ｅ （ｋ）を出力する（ステップ
５Ｔ１２）。ここで、第４式の分子項ベクトル積和は、
第７式の関係よりを生成する（ステップ５ＴＩＯ）。ｋ
は、ｋＩ １から得られる。 上記の計算により歪量Ｅ （ｋ）がＬ個すべて得られる
と（ステップ５Ｔ１３）、最適音源ベクトル選択回路１
９により、Ｌ個の歪量１８の内、最小値を与えるＤＦＴ
音源ベクトルの番号を最適音源ベクトルコード２０とし
て選択する（ステップ５Ｔ１４）。 この発明の特徴は、第４式の第２項分子全体に必要な演
算量が大幅に削減できる点であり、従来技術による第２
式のＬ回のベクトル積和演算が、この発明の第５及び第
６式による２Ｆ口（Ｌ＝Ｍ２より）回のベクトル積和演
算と、第９式の第２項分子のＥ「回のスカラー値加算に
なることで演算量が削減される。 次に、演算量について比較を行う。まず、従来技術につ
いて述べる。 ベクトル積和演算回路８の第２式の計算は、実際には次
の第１０式のように、また、分母項計算回路１５の第３
式の計算は、次の第１１式のように計算される。 Ｉｍ、 （Ｃ（ｆ、ｋ））） このときに必要な演算量は第１０式では、乗算が２・Ｌ
−Ｎ回、加減算が２・Ｌ−Ｎ回であり、第１１式では、
乗算が３・Ｌ−Ｎ回、加算が２・Ｌ−Ｎ回である。そし
て、歪量最終計算回路１２では、第４式の第２項の２乗
のための乗算をＬ回。 そして、除算をＬ回行う。なお、第４式の第１項はｋに
関係なく一定であるので、最適音源ベクトルの選択には
関係ないので計算は行わない。ここで、１回の乗算に要
する演算量をｐ、１回の加減算に要する演算量を（１，
１回の除算に要する演算量をｒとすると、第４式の第２
頂金体に必要な演算量は、（５・Ｌ−Ｎ＋Ｌ） ・ｐ
＋４・Ｌ−Ｎ・ｑ＋Ｌ−ｒである。 次にこの発明の場合について述べる。２つのベクトル積
和演算回路９ａ、９ｂの第５式および第６式の計算は、
実際には次の第１２式、第１３式のように、また、ベク
トル加算器１３および分母項計算回路１５の第７式、第
８式の計算は、次の第１４式のように計算される。 １ｍ、（Ａ（ｉ、に＋））） 木 口゛（ｋｚ）＝Σ （Ｒｅ、（Ｙ（ｉ） ）ネ ・Ｒｅ、 （Ｂ（ｉ、ｋｚ）） −１ｍ、 （Ｙ（ｉ）
） ・１ｍ、 （Ｂ（ｉ、ｋｚ）） １ このときに必要な演算量は、第１２及び第１３式では乗
算が４・［・Ｎ回、加減算が４・ｆｒ・Ｎ回であり、第
１４弐では、乗算が３・Ｌ−Ｎ回、加算が４・Ｌ−Ｎ回
であり、歪量最終計算回路１２では分子項ベクトル積和
と第２の分子項ベクトル積和との和のための加算がＬ回
、２乗のための乗算がＬ回、そして、除算がＬ回である
。よって、第９式の第２頂金体に必要な演算量は、（４
・匡・Ｎ＋３・Ｌ−Ｎ＋Ｌ） ・ｐ＋（４・［−・Ｎ
＋４・Ｌ−Ｎ＋Ｌ）・ｑ＋Ｌ−ｒである。 従って、Ｌが次式を満たし、かつ、ある整数の２乗であ
るとき、 Ｌ〉１６・Ｎ２ ・ （ｐ＋ｑ）／ （２・Ｎ−ｐ−ｑ
）２となり、この発明により演算量の削減が図れる。 なお、上記実施例では、２つの符号帳内の音源ベクトル
数が等しい場合について述べたが、これが等しくない場
合で実現してもよい。 また、上記実施例では、ベクトル加算器によりＤＦＴ加
算音源ベクトルを作成したが、これを符号帳内に持って
いてもよく、その場合は第７式の演算が不要となり、−
層の演算量削減が可能となる。 また、上記実施例では、周波数領域での装置について説
明したが、ウオルシュアダマール変換領域も、また特異
値分解を用いる方法でも実現できる。さらに、上記実施
例では２個の縮小符号帳を用いたが、２個以上の符号帳
を用いても同様の効果を奏する。
図は縮小符号帳を２個備えた周波数領域における音声符
号化装置の構成を示すブロック図であり、従来の周波数
領域における音声符号化装置（第３図）と同一部分には
同一符号を付して説明を省略する。 図において、２ａ、２ｂはＭ個（ただしＬ−＝Ｍ”）の
ＤＦＴ音源ベクトルから構成される第１及び第２の縮小
符号帳、４ａ、４ｂは前記第１及び第２の縮小符号帳２
ａ、２ｂに格納されている第１及び第２のＤＦＴ音源ベ
クトル、５ａ、５ｂは前記第１及び第２の符号帳２ａ、
２ｂからそれぞれ第１・及び第２のＤＦＴ音源ベクトル
４ａ、４ｂを選択する第１及び第２の切換スイッチ、９
ａ、９ｂは前記第１及び第２のＤＦＴ音源ベクトル４ａ
。 ４ｂをそれぞれ入力し、重み付きＤＦＴ人力音声７との
分子項ベクトル積和をそれぞれ出力する第１及び第２の
ベクトル積和演算回路、１３は前記第１及び第２のＤＦ
Ｔ音源ベクトルを加算して、１個のＤＦＴ音源ベクトル
１４を生成するベクトル加算器である。 次に第２図のフローチャートを用いて動作を説明する。 まず、第１の縮小符号帳のに１番目及び第２の縮小符号
帳のに２番目のそれぞれの第１のＤＦＴ音源ベクトル及
び第２のＤＦＴ音源ベクトルを用いた場合、Ａ （ｔ、
に、）をに０番目の第１のＤＦＴ音源ベクトルのｉ番目
成分、Ｂ （ｉ、ｋｚ）をに２番目の第２のＤＦＴ音源
ベクトルのｉ番目成分とし、以下使用するパラメータは
従来技術の説明でのパラメータと同一であり、説明を省
略する。 第１及び第２の切換スイッチ６ａ、６ｂにより選択され
た第１のＤＦＴ音源ベクトルＡ（ｉ、ｋｇ）と第２のＤ
ＦＴ音源ベクトルＢ（ｉ、ｋｔ）は、それぞれ第１のベ
クトル積和演算回路９ａにより第２式と同様に第１の分
子項ベクトル積和ｐ’（ｋＩ）をＭ個当力しくステップ
ＳＴ６，５Ｔ７） 、第２のベクトル積和演算回路９ｂ
により第２式と同様に第２の分子項ベクトルｑ’（ｋｚ
） をＭ個当力する（ステップＳＴ８，５Ｔ９）。 ベクトル加算器１３は前記第１のＤＦＴ音源ベクトルＡ
（ｉ、に＋）と第２のＤＦＴ音源ベクトルＢ （ｔ、
ｋｚ）を加算し、１個のＤＦＴ音源ベクトルＣ’
（ｉ、 ｋ） Ｃ”（ｉ 、 ｋ） ＝ Ａ （ｉ 、 ｋυ 十〇
（ｔｌｋｇ） ・・・ （７）回につきに２をＭ回
度化させるため１からＬまでのＬ個与えられることにな
り、よってＣ’ （ｉ＋ ｋ）はＬ個生成される。さ
らに分母項計算回路１５は前記１個のＤＦＴ音源ベクト
ルＣ”（ｉ、 ｋ）から第３式と同様に分母項１７ Ｅａ（ｉ）” Ｉｃ’（ｉ、ｋ） ｌ” −（８）
を出力する（ステップ５ＴＩＩ）。最終歪量計算回路１
２は前記第１の分子項ベクトル積和ｐ’（ｋＩ）、第２
の分子項ベクトル積和ｕ’（ｋｚ）、及び分母項１７か
ら第４式と同様に歪量Ｅ （ｋ）を出力する（ステップ
５Ｔ１２）。ここで、第４式の分子項ベクトル積和は、
第７式の関係よりを生成する（ステップ５ＴＩＯ）。ｋ
は、ｋＩ １から得られる。 上記の計算により歪量Ｅ （ｋ）がＬ個すべて得られる
と（ステップ５Ｔ１３）、最適音源ベクトル選択回路１
９により、Ｌ個の歪量１８の内、最小値を与えるＤＦＴ
音源ベクトルの番号を最適音源ベクトルコード２０とし
て選択する（ステップ５Ｔ１４）。 この発明の特徴は、第４式の第２項分子全体に必要な演
算量が大幅に削減できる点であり、従来技術による第２
式のＬ回のベクトル積和演算が、この発明の第５及び第
６式による２Ｆ口（Ｌ＝Ｍ２より）回のベクトル積和演
算と、第９式の第２項分子のＥ「回のスカラー値加算に
なることで演算量が削減される。 次に、演算量について比較を行う。まず、従来技術につ
いて述べる。 ベクトル積和演算回路８の第２式の計算は、実際には次
の第１０式のように、また、分母項計算回路１５の第３
式の計算は、次の第１１式のように計算される。 Ｉｍ、 （Ｃ（ｆ、ｋ））） このときに必要な演算量は第１０式では、乗算が２・Ｌ
−Ｎ回、加減算が２・Ｌ−Ｎ回であり、第１１式では、
乗算が３・Ｌ−Ｎ回、加算が２・Ｌ−Ｎ回である。そし
て、歪量最終計算回路１２では、第４式の第２項の２乗
のための乗算をＬ回。 そして、除算をＬ回行う。なお、第４式の第１項はｋに
関係なく一定であるので、最適音源ベクトルの選択には
関係ないので計算は行わない。ここで、１回の乗算に要
する演算量をｐ、１回の加減算に要する演算量を（１，
１回の除算に要する演算量をｒとすると、第４式の第２
頂金体に必要な演算量は、（５・Ｌ−Ｎ＋Ｌ） ・ｐ
＋４・Ｌ−Ｎ・ｑ＋Ｌ−ｒである。 次にこの発明の場合について述べる。２つのベクトル積
和演算回路９ａ、９ｂの第５式および第６式の計算は、
実際には次の第１２式、第１３式のように、また、ベク
トル加算器１３および分母項計算回路１５の第７式、第
８式の計算は、次の第１４式のように計算される。 １ｍ、（Ａ（ｉ、に＋））） 木 口゛（ｋｚ）＝Σ （Ｒｅ、（Ｙ（ｉ） ）ネ ・Ｒｅ、 （Ｂ（ｉ、ｋｚ）） −１ｍ、 （Ｙ（ｉ）
） ・１ｍ、 （Ｂ（ｉ、ｋｚ）） １ このときに必要な演算量は、第１２及び第１３式では乗
算が４・［・Ｎ回、加減算が４・ｆｒ・Ｎ回であり、第
１４弐では、乗算が３・Ｌ−Ｎ回、加算が４・Ｌ−Ｎ回
であり、歪量最終計算回路１２では分子項ベクトル積和
と第２の分子項ベクトル積和との和のための加算がＬ回
、２乗のための乗算がＬ回、そして、除算がＬ回である
。よって、第９式の第２頂金体に必要な演算量は、（４
・匡・Ｎ＋３・Ｌ−Ｎ＋Ｌ） ・ｐ＋（４・［−・Ｎ
＋４・Ｌ−Ｎ＋Ｌ）・ｑ＋Ｌ−ｒである。 従って、Ｌが次式を満たし、かつ、ある整数の２乗であ
るとき、 Ｌ〉１６・Ｎ２ ・ （ｐ＋ｑ）／ （２・Ｎ−ｐ−ｑ
）２となり、この発明により演算量の削減が図れる。 なお、上記実施例では、２つの符号帳内の音源ベクトル
数が等しい場合について述べたが、これが等しくない場
合で実現してもよい。 また、上記実施例では、ベクトル加算器によりＤＦＴ加
算音源ベクトルを作成したが、これを符号帳内に持って
いてもよく、その場合は第７式の演算が不要となり、−
層の演算量削減が可能となる。 また、上記実施例では、周波数領域での装置について説
明したが、ウオルシュアダマール変換領域も、また特異
値分解を用いる方法でも実現できる。さらに、上記実施
例では２個の縮小符号帳を用いたが、２個以上の符号帳
を用いても同様の効果を奏する。
以上のように、この発明によれば、ベクトル加算器によ
り複数の符号帳からそれぞれ選択された音源ベクトルを
加算し、１個の音源ベクトルを生成し、このベクトル加
算器で生成され音源ベクトルと前記複数の縮小符号帳か
らそれぞれ選択された音源ベクトルから歪量計算手段に
より、歪量を計算するようにしたので、大きな演算量の
必要なベクトル積和演算回路における分子項ベクトル積
和演算をＨｆ１Ｔ回行うのみでよいので、Ｌが大きいと
きは歪量計算に要する演算量が大幅に縮小される。また
、符号帳内のＤＦＴ音源ベクトルの数は２Ｆ「個であり
、必要なメモリ量は従来の２ｔ−１／Ｚ倍に縮小される
。この２点により小規模な装置規模でも十分大きなＬを
設定でき、十分な品質で音声を符号化することができる
。
り複数の符号帳からそれぞれ選択された音源ベクトルを
加算し、１個の音源ベクトルを生成し、このベクトル加
算器で生成され音源ベクトルと前記複数の縮小符号帳か
らそれぞれ選択された音源ベクトルから歪量計算手段に
より、歪量を計算するようにしたので、大きな演算量の
必要なベクトル積和演算回路における分子項ベクトル積
和演算をＨｆ１Ｔ回行うのみでよいので、Ｌが大きいと
きは歪量計算に要する演算量が大幅に縮小される。また
、符号帳内のＤＦＴ音源ベクトルの数は２Ｆ「個であり
、必要なメモリ量は従来の２ｔ−１／Ｚ倍に縮小される
。この２点により小規模な装置規模でも十分大きなＬを
設定でき、十分な品質で音声を符号化することができる
。
第１図はこの発明の一実施例による音声符号化装置の構
成を示すブロック図、第２図はこの発明の一実施例によ
る動作を説明するフローチャート、第３図は従来の音声
符号化装置の構成を示すブロック図、第４図は従来の音
声符号化装置の動作を説明するフローチャートである。 図において、１は符号帳、２ａ、２ｂは第１及び第２の
縮小符号帳、４ａ、４ｂは第１及び第２のＤＦＴ音源ベ
クトル、１３はベクトル加算器、Ａ、Ｂは歪量計算手段
である。 なお、図中、同一符号は同一、または相当部分を示す。 特 許 出 順 人 三菱電機株式会社第 図 手 続 補 正 書 （自 発） ６ 。 補正の内容 ■ 明細書第３頁第５行に 「５ｍ」 とあるのを ｒ ５ ｍ５ｅｃＪ と補正する。 明細書筒５真第１ ５行に 「とする一般に」 とあるのを「とすると、 一般に」 と補正する。 ２、発明の名称 明細書第 ２頁第１ ４行から第１ ６行に 音声符号化装置 ３、補正をする者 事件との関係 特許出願人 住 所 東京都千代田区丸の内二丁目２番３号名
称 （６０１）三菱電機株式会社代表者 志岐守哉 とあるのを ４、代理人 住所 郵便番号 １０５ 東京都港区西新橋１丁目４番１０号 明細書の発明の詳細な説明の欄 と補正する。 明細書第 ７頁第２行に 「２個以上の符号 帳」 とあるのを 「２個以上の縮小符号帳」 と補正 する。 以 上
成を示すブロック図、第２図はこの発明の一実施例によ
る動作を説明するフローチャート、第３図は従来の音声
符号化装置の構成を示すブロック図、第４図は従来の音
声符号化装置の動作を説明するフローチャートである。 図において、１は符号帳、２ａ、２ｂは第１及び第２の
縮小符号帳、４ａ、４ｂは第１及び第２のＤＦＴ音源ベ
クトル、１３はベクトル加算器、Ａ、Ｂは歪量計算手段
である。 なお、図中、同一符号は同一、または相当部分を示す。 特 許 出 順 人 三菱電機株式会社第 図 手 続 補 正 書 （自 発） ６ 。 補正の内容 ■ 明細書第３頁第５行に 「５ｍ」 とあるのを ｒ ５ ｍ５ｅｃＪ と補正する。 明細書筒５真第１ ５行に 「とする一般に」 とあるのを「とすると、 一般に」 と補正する。 ２、発明の名称 明細書第 ２頁第１ ４行から第１ ６行に 音声符号化装置 ３、補正をする者 事件との関係 特許出願人 住 所 東京都千代田区丸の内二丁目２番３号名
称 （６０１）三菱電機株式会社代表者 志岐守哉 とあるのを ４、代理人 住所 郵便番号 １０５ 東京都港区西新橋１丁目４番１０号 明細書の発明の詳細な説明の欄 と補正する。 明細書第 ７頁第２行に 「２個以上の符号 帳」 とあるのを 「２個以上の縮小符号帳」 と補正 する。 以 上
Claims (1)
- 予め複数の音源ベクトルを格納している符号帳と、前記
音源ベクトルを音源として、入力音声の分析により求め
られた合成フィルタを駆動させることで得られる再生音
声と前記入力音声との歪量を計算する歪量計算手段とを
備え、該歪量が最小となる前記音源ベクトルを選択する
音声符号化装置において、前記符号帳から抽出された複
数の縮小符号帳と、前記複数の縮小符号帳からそれぞれ
選択された音源ベクトルを加算し、１個の音源ベクトル
を生成するベクトル加算器と、前記ベクトル加算器から
生成された１個の音源ベクトルと前記複数の縮小符号帳
からそれぞれ選択された音源ベクトルから歪量を計算す
る歪量計算手段とを備えたことを特徴とする音声符号化
装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1070399A JPH02250100A (ja) | 1989-03-24 | 1989-03-24 | 音声符合化装置 |
| US07/488,870 US5119423A (en) | 1989-03-24 | 1990-03-05 | Signal processor for analyzing distortion of speech signals |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1070399A JPH02250100A (ja) | 1989-03-24 | 1989-03-24 | 音声符合化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02250100A true JPH02250100A (ja) | 1990-10-05 |
Family
ID=13430336
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1070399A Pending JPH02250100A (ja) | 1989-03-24 | 1989-03-24 | 音声符合化装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5119423A (ja) |
| JP (1) | JPH02250100A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0753841A3 (en) * | 1990-11-02 | 1997-04-23 | Nec Corp | Method for coding a speech parameter capable of transmitting a spectral parameter at a reduced rate |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5396576A (en) * | 1991-05-22 | 1995-03-07 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Speech coding and decoding methods using adaptive and random code books |
| US5651026A (en) * | 1992-06-01 | 1997-07-22 | Hughes Electronics | Robust vector quantization of line spectral frequencies |
| US5457783A (en) * | 1992-08-07 | 1995-10-10 | Pacific Communication Sciences, Inc. | Adaptive speech coder having code excited linear prediction |
| CA2135629C (en) * | 1993-03-26 | 2000-02-08 | Ira A. Gerson | Multi-segment vector quantizer for a speech coder suitable for use in a radiotelephone |
| AU5095193A (en) * | 1993-08-27 | 1995-03-21 | Pacific Communication Sciences, Inc. | Adaptive speech coder having code excited linear prediction |
| US5517595A (en) * | 1994-02-08 | 1996-05-14 | At&T Corp. | Decomposition in noise and periodic signal waveforms in waveform interpolation |
| SE521225C2 (sv) * | 1998-09-16 | 2003-10-14 | Ericsson Telefon Ab L M | Förfarande och anordning för CELP-kodning/avkodning |
| US6721701B1 (en) * | 1999-09-20 | 2004-04-13 | Lucent Technologies Inc. | Method and apparatus for sound discrimination |
| GB0123310D0 (en) * | 2001-09-28 | 2001-11-21 | Honeywell Normalair Garrett | Breathing gas supply system |
| JPWO2020129422A1 (ja) * | 2018-12-20 | 2021-11-11 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4827517A (en) * | 1985-12-26 | 1989-05-02 | American Telephone And Telegraph Company, At&T Bell Laboratories | Digital speech processor using arbitrary excitation coding |
| US4868867A (en) * | 1987-04-06 | 1989-09-19 | Voicecraft Inc. | Vector excitation speech or audio coder for transmission or storage |
| US4910781A (en) * | 1987-06-26 | 1990-03-20 | At&T Bell Laboratories | Code excited linear predictive vocoder using virtual searching |
| US4817157A (en) * | 1988-01-07 | 1989-03-28 | Motorola, Inc. | Digital speech coder having improved vector excitation source |
-
1989
- 1989-03-24 JP JP1070399A patent/JPH02250100A/ja active Pending
-
1990
- 1990-03-05 US US07/488,870 patent/US5119423A/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0753841A3 (en) * | 1990-11-02 | 1997-04-23 | Nec Corp | Method for coding a speech parameter capable of transmitting a spectral parameter at a reduced rate |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5119423A (en) | 1992-06-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wang et al. | Neural source-filter-based waveform model for statistical parametric speech synthesis | |
| US6782359B2 (en) | Determining linear predictive coding filter parameters for encoding a voice signal | |
| JPH02250100A (ja) | 音声符合化装置 | |
| EP0770989A2 (en) | Speech encoding method and apparatus | |
| WO1992005541A1 (en) | Voice coding system | |
| EP0550657B1 (en) | A method of, and system for, coding analogue signals | |
| JPH04505670A (ja) | 音声認識の際の雑音のロバストネスを改善するためにスペクトル的推定を行う方法 | |
| HK1006874B (en) | A method of, and system for, coding analogue signals | |
| JP3064947B2 (ja) | 音声・楽音符号化及び復号化装置 | |
| JP2624130B2 (ja) | 音声符号化方式 | |
| JPH1185194A (ja) | 声質変換音声合成装置 | |
| JP3531780B2 (ja) | 音声符号化方法および復号化方法 | |
| CN107221321A (zh) | 一种用于任意源和目标语音之间的语音转换方法 | |
| Atal et al. | Beyond multipulse and CELP towards high quality speech at 4 kb/s | |
| JP2709926B2 (ja) | 声質変換方法 | |
| EP1557825B1 (en) | Bandwidth expanding device and method | |
| JP3583945B2 (ja) | 音声符号化方法 | |
| JP3228389B2 (ja) | 利得形状ベクトル量子化装置 | |
| JP3233184B2 (ja) | 音声符号化方法 | |
| JP2702157B2 (ja) | 最適音源ベクトル探索装置 | |
| JP3420222B2 (ja) | 利得形状ベクトル量子化方法とこれを用いた音声符号化方法及び装置 | |
| Nagarajan et al. | Efficient implementation of linear predictive coding algorithms | |
| JP3471892B2 (ja) | ベクトル量子化方法及び装置 | |
| JP3319551B2 (ja) | ベクトル量子化装置 | |
| JPH03243999A (ja) | 音声符号化装置 |