JPH0455899A

JPH0455899A - 音声信号符号化方式

Info

Publication number: JPH0455899A
Application number: JP2166239A
Authority: JP
Inventors: Kazunori Ozawa; 一範小澤
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1990-06-25
Filing date: 1990-06-25
Publication date: 1992-02-24

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。

Description

【発明の詳細な説明】Ｃ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信号符
号化方式に関する。

Ｃ従来の技術〕音声信号を８〜４．８ｋｂ／ｓ程度のビットレートで符
号化する方式としては、例えば、Ｍ、　５ｃｈｒｏｅｄ
ｅｒａｎｄ　Ｂ、Ａｔａ１氏による”Ｃｏｄｅ−ｅｘｃ
ｉｔｅｄ　１ｉｎｅａｒ　ｐｒｅｄｉ−ｃｔｉｏｎ：　
Ｈｉｇｈ　ｑｕａｌｉｔｙ　５ｐｅｅｃｈ　ａｔ　ｖｅ
ｒｙ　ｌｏｗ　ｂｉｔｒａｔｅｓ”　（Ｐｒｏｃ、　Ｉ
ＣＡＳＳＰ、　ｐｐ、９３７−９４０．１９８５年）と
題した論文（文献１）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃ
ｏｄｅ　Ｅｘｃｉｔｅｄ　ＬＰＣＣｏｄｉｎｇ）符号化
方式や、Ｂ、Ａｔａ１氏らによるＡ　ｎｅｗ　ｍｏｄｅ
ｌ　ｏｆ　ＬＰＣｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ　ｐｒｏ−ｄｕ
ｃｉｎｇ　ｎａｔｕｒａｌ−ｓｏｕｎｄｉｎｇ　５ｐｅ
ｅｃｈ　ａｔ　ｌｏｗ　ｂｉｔ　ｒａ−ｔｅｓ”と題し
た論文（文献２）等に記載されたマルチパルス符号化方
式が知られている。

前者の方式では、送信側では、フレーム毎（例えば２抛
Ｓ）に音声信号から音声信号のスペクトル特性を全極（
Ａｌｌ−ｐｏｌｅ）モデルで近似し、スペクトル特性を
表すスペクトルパラメータ（例えばＰＡＲＣＯＲ係数や
Ｉ、ＳＰ係数）を抽出する。次にフレームをさらに小区
間サブフレーム（例えば５ｍ５）４：：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）を表すピッチパラメータ（適応コードブックとも
呼ばれる）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差
信号に対して、予め定められた種類の雑音信号から構成
された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ｌに記載の従来方式では、高音質を得るた
めには、音声信号のスペクトル特性をスペクトルパラメ
ータにより良好に表すことが必要である。スペクトルパ
ラメータは、送信側から伝送するために量子化が施され
る。効率的な量子化法としては、例えばＬＳＰＳＰ係数
するベクトルースカラ量子化法が知られている。具体的
な方法は例えば、Ｔ、Ｍｏｒｉｙａ氏らによる”Ｔｒａ
ｎｓｆｏｒｍ　ＣｏｄｊＢｏｆ　　５ｐｅｅｃｈ　　ｕ
ｓｉｎｇ　ａ　　Ｗｅｉｇｈｔｅｄ　　Ｖｅｃｔｏｒ　
　Ｑｕａｎｔｉｚｅｒ。

と題した論文（ＩＥＥＥ　Ｊ、　Ｓｅｔ、＾ｒｅａｓ、
　Ｃｏｍｎ＋ｕｎ、。

ｐｐ、４２５−４３１．１９８８年）（文献３）等を参
照できる。

この方法では、スペクトルパラメータとして、フレーム
毎に求めたＬＳＰＳＰ係数め構成したベクトル量子化コ
ードブックにより、−旦量子化復号化した後に、元のＬ
ＳＰと量子化復号化したＬＳＰとの誤差信号をスカラ量
子化する。ここでベクトル量子化コードブックは、多量
のスペクトルパラメータデータベースに対して、あらが
しめ２Ｂ種類（Ｂはスペクトルパラメータ量子化のため
のビット数）のコードベクトルからなるコードブックを
トレーニングにより構成しておく。コードブックのトレ
ーニング法は、例えばＬｉｎｄｅ氏らによる“Ａｎ　　
Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　　ｆｏｒ　　Ｖｅｃｔｏｒ　　Ｑ
ｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　　Ｄｅｓｉｇｎと題した論文
（ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ、　Ｃ０Ｍ−２８，ｐｐ、８４
−９５゜１９８０年）（文献４）等を参照できる。

４．８ｋｂ／ｓ以下の音声符号化方式を実現するために
は、スペクトルパラメータ量子化による歪を聴覚的な知
覚限以下におさえながら、スペクトルパラメータの量子
化ビット数をフレーム当り２ｏビツト以下に低減する必
要がある。このためには従来の方式では不十分で、量子
化ピント数を２０ビツト以下に低減すると、音質は大き
く劣化していた。

本発明の目的は、上述した問題点を解決し、比較的少な
い演算量及びメモリ量により、４．８ｋｂ／ｓ以下で音
質が良好な音声信号符号化方式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、前記音声信号を全極形
モデルにより近似して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、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予め
構成されたコードブックあるいはマルチパルスにより表
して出力する音声符号化方式において、前記スペクトル
パラメータを聴覚の特性に対応するように非線形変換し
、予め構成したコードブツクにより表して出力すること
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、前記音声信号を全極形
モデルにより近僚して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、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
ンチパラメータを求め、前記音声信号の音源信号を予め
構成されたコードブックあるいはマルチパルスにより表
して出力する音声符号化方式において、前記スペクトル
パラメータを聴覚の特性に対応するように非線形変換し
、非線形変換したスペクトルパラメータについてフレー
ム間での差分あるいは予測誤差、あるいは同一フレーム
でのパラメータ間での差分あるいは予測誤差を予め構成
したコードブックにより表して出力することを特徴とす
る。

〔作用〕

本発明による音声信号符号化方式の作用を説明する。

以下の説明では、スペクトルパラメータとして、ＬＳＰ
を用いることとして説明を行うが、他の周知なパラメー
タ、例えば、ＰＡＲＣＯＲ，ケプストラム。

メルケプストラムなども同様にして用いることができる
。ＬＳＰの求め方等は、Ｓｕｇａｔ＊ｕｒａ氏らによる
“Ｑｕａｎｔｉｚｅｒ　ｄｅｓｉｇｎ　ｉｎ　ＬＳＰ　
５ｐｅｅｃｈ　ａｎａｌｙｓｉｓ−ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ
″と題した論文（ＩＥＥＥ、　Ｊ、　Ｓｅ１．　Ａｒｅ
ａｓ。

Ｃｏｍｍｕｎ、、　ｐｐ、４３２−４４０．１９８８年
）（文献５）等を参照できる。

第１の発明では、聴覚の特性に対応するように非線形変
換したＬＳＰパラメータを求める。ここで聴覚の特性は
、周波数軸が非線形であり、低域はど分解能が高く、高
域はど分解能が低いことが知られている。このような特
性に合うような非線形変換としては、メル変換などが知
られている。スペクトルパラメータのメル変換について
は、パワスペクトルから変換する方法や、自己相関関数
から変換する方法が知られている。これらの方法の詳細
は、例えば、５ｔｒｕｂｅ氏による”Ｌｉｎｅａｒ　ｐ
ｒｅｄｉｃ−ｔｉｏｎ　ｏｎ　ａ　ｗａｒｐｅｄ　ｆｒ
ｅｑｕｅｎｃｙ　５ｃａｌｅ″と題した論文（Ｊ、　Ａ
ｃｏｕｓｔ、　Ｓｏｃ、＾―、、　ｐｐ、１０７１−１
０７６、１９８０）（文献６）等を参照できる。

上述の方法により、非線形変換したＬＳＰに対して予め
ベクトル量子化コードブックをトレーニングにより構成
する。ベクトル量子化コードブックの構成法は、前述の
文献４等を参照できる。下式を用いてＬＳＰをベクトル
量子化する。

つまり、コードベクトルを２”［！類探索して、（１）
式の距離を最小にするコードベクトルを選択する。

ここでＬＳＰ’　ｉ　ｊは、ベクトル量子化コードブッ
クのｊ番目のコードベクトル、ＰはＬＳＰの次数である
。

（１）式では非線形変換したＬＳＰ上の２乗距離を用い
てコードベクトルの探索を行ったが、他の方法として、
非線形変換したＬＳＰを例えばメルケブストラムｃ、　
（ｎ）等に変換して、（２）式のようにメルケブストラ
ム上の２乗距離を用いてコードベクトルの探索をしても
よい。メルケブストラムは非線形変換した対数スペクト
ルに対応しているので、この方が良好な音質が得られる
。

また、２乗距離の代わりに、次式のような重み付け２乗
距離を用いることもできる。

（ｊ＝１〜２　ｍ　）　　　　　　　　　　　　　（３
）ここで、ｗ、（ｎ）は重み付は用のメルケプストラム
うなメルケプストラムを用いることができる。ここで、
δは聴感重み付けの度合を決める重み付は係数であり、
０〈δ〈１の値をとる。

なお、パワスペクトルからメルケブストラムへの変換法
は、例えば、北村氏らによる“メルケブストラムを用い
る音声の情報圧縮”と題した論文（電子通信学会論文誌
、ｐｐ、１０９２−１０９３．１９８４年）（文献７）
等を参照できる。

なお、メルＬＳＰのコードベクトルに対応したメルケプ
ストラムの計算は、メルＬＳＰをベクトル量子化する際
に計算してもよいし、メルＬＳＰのコードベクトルに対
応したメルケプストラムを予め計算してメルケプストラ
ムコードブックとして有しておいてもよい。後者の方が
演算量を大幅に低減できる。

第２の発明においては、非線形変換したＬＳＰを次式の
ようにフレーム間で差分を求め、この差分についてベク
トル量子化コードブックを作成する。

ＬＳＰ、１ａ−ＬＳＰ、ＩＬＱＬＳＰ’−ｉ’−’　　
　　　　　（４）ここで、ＬＳＰ、、Ｌ、　ＱＬＳＰ’
い、Ｌ刊は、それぞれ第Ｌフレームでのｉ次目のメルＬ
ＳＰ　、第Ｌ−１フレームでのｉ次目の量子化復号化し
たメルＬＳＰを示す。

また、フレーム間差分ではなく、同一フレームでの次数
間の差分を求め、これに対するベクトル量子化コードブ
ックを作成してもよい。

ＤＬＳＰＩＩＨ＝ＬＳＰ、ｆＬＬＳＰ−ｆｆｉ−＋Ｌ（
但しＬＳＰＩＩＯ＝　０　）・　・　・（５）また、上記（４）式、（５）式においては、差分てはな
く予測誤差を求めてもよい。予測のための予測係数は、
固定でもよいし、予測係数のコードブックを予め構成し
ておき、最適なものを探索してもよい。

〔実施例〕

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

入力端子１００から音声信号を入力し、１フレ一ム分（
例えば２ｈｓ）の音声信号をバッファメモリ１１０に格
納する。

ＬＰＧ分析回路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、線形予測係数α１を
フレームの音声信号から周知のＬＰＧ分析を行いあらか
じめ定められた次数Ｐだけ計算する。

ＬＳＰ量子化回路１４０は、メルＬＳＰのベクトルース
カラ量子化を行う。第２図に処理の流れを示すように、
線形予測係数α、をＬＰＣケプストラムに一旦変換しく
ステップ３１１）　、ＬＰＣケプストラムからさらにメ
ルケプストラムＣい（ｎ）に変換する（ステップ５１２
）。線形予測係数α、からＬＰＣケプストラムへの変換
は、Ａｔａ１氏による“Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ〜ｎｅｓｓ
　ｏｆ　１ｉｎｅａｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｃｈａ
ｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆｔｈｅ　５ｐｅｅｃｈ
　５ａｖｅ　ｆｏｒ　ａｕｔｏｍａｔｉｃ　５ｐｅａｋ
ｅｒ　１ｄｅｎｔｉ−ｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄ　ｖｅｒ
ｉｆｉｃａｔｉｏｎ”　（Ｊ、Ａｃｏｕｓｔ、Ｓｏｃ、
＾ｍ。

ｐｐ、１３０４−１３１２．１９７４年）と題した論文
（文献８）等を参照できる。また、ケプストラムからメ
ルケブストラムｃｌＩ（ｎ）への変換は前記文献７を参
照できる。さらにメルケブストラムからメルＬＰＣケプ
ストラムへ逆変換してメル線形予測係数へ逆変換する（
ステップ５１３）。さらにこれをＬＳＰに変換すること
によりメルＬＳＰ（ＬＳＰ、、）を計算する（ステップ
５１４）、メルＬＳＰに対して、予め構成したコードブ
ック１４５を用いてまずベクトル量子化を行う（ステッ
プ５１５）。ここでベクトル量子化コードブックの探索
は、作用の項で述べたように、ノルケプストラム上での
２乗距離あるいは重み付は距離を用いる。つまり、入力
音声から求めたメルＬＳＰに対応したメルケプストラム
ＣＪれ）と、メルＬＳＰコードブック１４５の各コード
ベクトルに対応したメルケブストラムコードブック１４
６中のメルケブストラムＣｍｊ’　（ｎ）　との距離を
（２）式あるいは（３）式により求め、これを最小にす
るコードベクトルｊを選択する。そして選択されたコー
ドベクトルｃ、ｊ（ｎ）に対応するメルＬＳＰコードベ
クトルＬＳＰ’　、、　。

をＬＳＰコードブック１４５から選択する。

次に、入力のメルＬＳＰとベクトル量子化されたメルＬ
ＳＰの誤差を次式により計算する（ステップ５１６）。

ΔＬＳＰ、、＝ＬＳＰ、、−ＬＳＰ’、、、　　　　　
　　　　（６）誤差ΔＬＳＰ、、を、次数ｉ毎に定めら
れたビット数のスカラ量子化器によりスカラ量子化する
（ステップ５１７）。ここでスカラ量子化器の量子化の
範囲（最小値、最大値）は、多量のトレーニング用誤差
信号ΔＬＳＰ、、を用いて予め決定してお（。

さらに、メルＬＳＰ係数が次式の関係を有していること
を利用して、スカラ量子化の範囲を制限する。

具体的な方法については、特願平２−４２９５５号明細
書（文献９）等を参照できる。

ＬＳＰ□〈・・・・・・＜ＬＳｐＨｒ　　　　　　　　
　　　　（７）ベクトル量子化、スカラ量子化により得
られた符号をマルチプレクサ２６０へ出力するとともに
、復号化メルＬＳＰ　（ＱＬＳＰ□）を次式により求め
る。

ＱＬＳＰ、、　＝　ＬＳＰ’□、＋Δｔ、ｓｐ’１１．
　　　　　　　　　（８）ここで、ΔＬＳＰ’□は、ス
カラ量子化により復号化した誤差信号である。そして口
ＬＳＰ、、を復号化線形予測係数、１．’（１，＝ｌ〜
Ｐ）に逆変換する。逆変換は、前述の線形予測係数から
メルＬＳＰへの変換を逆にたどればよい。復号化線形予
測係数ａ、′　はインパルス応答計算回ｆＷＩ７０へ出
力する。

サブフレーム分割回路１５０は、フレームの入力音声信
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２０Ｉｍｓ、サブフレーム長は５ａ＋ｓとする。

重み付は回路２００は、サブフレームに分割した信号に
対して周知の聴感重み付けを行う。聴感重み付は関数の
詳細は前記文献ｌを参照できる。

減算器１９０は、重み付は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から重み付はインパルス
応答り、（ｎ）　、減算器１９０からの信号を人力し、
長期相関に基づくピッチ予測を行い、ビ。

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、Ｋｌｅｉｊｎ　”Ｉｍｐｒｏｖｅｄ　５ｐｅｅ
ｃｈ　ｑｕａｌｉｔｙａｎｄ　ｅｆｆｆｃｉｅｎｔ　ｖ
ｅｃｔｏｒ　ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　ｉｎ　５ＥＬ
Ｐ’と題した論文（ＩＣＡＳＳＰ、　ｐｐ、１５５−１
５８．１９８８年）（文献１０）等を参照できる。さら
に求めたゲインβをあらかじ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Ｌ（ｎ）を計算し減算器２０５に出
力する。マタゲインβ′、遅延Ｍをマルチプレクサ２６
０へ出力する。

Ｌ（ｎ）　　　＝　　β’　　−ｖ（ｎ−Ｍ）＊　ｈ、
（ｒ＋）　　　　　　　　　　　　　　　　　　（９）
（９）式でν（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、（ｎ）はインパルス
応答計算回路１７０で求めた重み付はインパルス応答で
ある。

遅延回路２０６は、合成フィルタ入力信号ｖ　（ｎ）を
１サブフレ一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ば、減算器１９０の出力信号から適応コー
ドブック２１０の出力を次式に従い減算し、残差信号ｅ
、、１（ｎ）を音源コードブック探索回路２３ｏに出力
する。

ｅ、（ｎ）　＝ｘ、（ｎ）−札（ｎ）０ω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ｈｗ（ｎ）を予め定められたサンプル数
りだけ計算する。具体的な計算法は、前記文献１等を参
照できる。

音源コードブック探索回路２３０は、ガウス性雑音信号
あるいは多量の音声信号に対して学習して構成した音源
コードブック２３５を探索し、最適なコードベクトルｃ
　ｒ　Ｊ（ｎ＞を探索する。ここでガウス性雑音信号か
らなるコードブックの構成法は前記文献１等を参照でき
る。また、学習によりコードブックを構成する方法は、
前記文献４や、文献９等を参照できる。また、最適なコ
ードベクトルの探索法、最適なゲインγの計算法は前記
文献１や、文献９等を参照できる。

さらにコードブック探索回路２３０では、求めたゲイン
を予め定められた量子化ビット数で量子化し、選択され
た最適コードベクトルＣｊ　（ｎ）に量子化ゲインＴ′
を下式により乗して音源信号ｑ（ｎ）を求め加算器２９
０へ出力する。

ｑ（ｎ）−γ’ｃＪ（ｎ）　　　　　　　　　　　　　
　００加算器２９０は、適応コードブック２１０の出方
音源信号とコードブック探索回路の出方音源信号とを下
式により加算し、合成フィルタ２８１に出方する。

ｖ（ｎ）＝β’ｖ（ｎ−Ｍ）　＋　７　ｃｊ（ｎ）　　
　　　　　　　０２）合成フィルタ２８１は、加算器２
９０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フレ一ム分はＯの系列
をフィルタに入力して応答信号系列を求め、１フレ一ム
分の応答信号系列を減算器１９０に出力する。

ただし、０式において、δは聴感重み付は回路２００における聴
感重み付けの度合を決める聴感重み付は係数であり、０
〈δ〈１の値をとる。

マルチプレクサ２６０は、ＬＳＰ量子化器１４０．適応
コードブック２１Ｏ１音源コードブツク探索回路２３０
の出力符号系列を組み合わせて出力する。

第２の発明の音声信号符号化方式を実施する音声信号符
号化装置を示すブロック図を第３図に示す。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図と同
様の動作をするので説明は省略する。第３図では、ＬＳ
Ｐ＠子化回路３４０．　ＬＳＰコードブック３４５．メ
ルケプストラムコードブック３４６が第１図と異なる。

第４図はＬＳＰ量子化回路３４０の処理の流れを示す図
である。

第４図において、線形予測係数α、をＬＰＣケプストラ
ムに一旦変換しくステップ５２１）　、ＬＰＣケプスト
ラムからさらにメルケプストラムに変換する（ステップ
５２２）。さらにメルケプストラムからメルＬＰＣケプ
ストラムへ逆変換してメル線形予測係数へ逆変換する（
ステップ５２３）。さらにこれをＬＳＰに変換すること
により、メルＬＳＰ　（ＬＳＰ、　ｉ　）を計算する（
ステップ５２４）。

メルＬＳＰに対して、（４）式あるいは、（５）式に基
づき、フレーム間の差分あるいは、次数間のメルＬＳＰ
の差分を計算する（ステップ５２５）。以下では、同一
のフレームにおいて次数間で差分信号を求める場合につ
いて説明する。そして、多量の差分信号に対して予め学
習して構成したメルＬＳＰコードブック３４５を用いて
、差分信号に対してベクトル量子化を行う（ステップ５
２６）。ここでベクトル量子化コードブックの探索は、
前記作用の項で述べたように、メルケブストラム上での
２乗距離あるいは、重み付け２乗距離を用いる。つまり
、入力音声から求めたメルＬＳＰに対応したメルケプス
トラムＣ，（ｎ）　　と、メルＬＳＰコードブック３４
５の各コードベクトルに対応したノルケプストラムコー
ドブック３４６中のメルケブストラムＣＩＩｊ’　（ｎ
）　　との距離を（２）式あるいは（３）式により求め
、これを最小にするコードベクトルｊを選択する。そし
て選択されたコードベクトルＣ＋＊ｊ　（ｎ）に対応す
るメルＬＳＰコードベクトルＬＳＰ’□ｊをＬＳＰコー
ドブック３４５から選択する。そして次式によりメルＬ
ＳＰを復号化する（ステップ５２７）。

ＬＳＰ’、１＝ＬＳＰ’、ｉ−１＋Δｔ、ｓｐ’、、、
　　　　　　　　Ｑ５）ここでΔｔ、ｓｐ’、、、は、
メルＬＳＰコードブック３４５において選択されたコー
ドベクトルである。

次に、入力のメルＬＳＰと、ベクトル量子化復号化され
たメルＬＳＰの誤差を求め（ステップ５２８）、第１図
のＬＳＰ量子化回路１４０と同様にスカラ量子化して出
力する（ステップ５２９）。

上述の各実施例では、文献１のＣＥＬＰ方式に通用する
例について説明したが、これ以外の周知な方式に適用す
ることもできる。例えば、音源信号を２種類の異なるコ
ードブックで表す改良ＣＥＬＰに適用することもできる
。改良ＣＥＬＰ方式は、前記文献９等を参照できる。さ
らに、前記文献２等に記されたマルチパルス方式に適用
することもできる。

また、各実施例では、スペクトルパラメータを聴覚領域
でベクトルースカラ量子化する例について説明したが、
スペクトルパラメータを聴覚領域でベクトル量子化し、
原パラメータとベクトル量子化復号化したパラメータと
の差分を、例えば予め定められた統計的性質を有する乱
数コードブックを用いてベクトル量子化することもでき
る。このようにすると、さらに量子化ビット数を低減す
ることが可能となる。

また、メルＬＳＰの量子化法としては、さらに効率のよ
いマトリクス量子化や、トレリス量子化。

有限状態ベクトル量子化法などを適用できるにれらの量
子化法の詳細については、Ｇｒａｙ氏による＠Ｖｅｃｔ
ｏｒ　ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ”　と題した論文（Ｊ
ＥＥＲＡＳＳＰＭａｇ、、　ｐｐ、４−２９．１９８４
）　（文献１１）等に記載されている。

また、メモリ量低減のためには、メルケブストラムコー
ドブック１４６．３４６を除去し、メルＬＳＰのベクト
ル量子化の際に、メルＬＳＰコードベクトルをメルケプ
ストラムに変換するようにしてもよい。

さらに、メルＬＳＰ上でコードブック探索を行ってもよ
い。

〔発明の効果〕

以上述べたように、本発明によれば、音声信号のスペク
トルパラメータを聴覚の特性に対応した非線形交換を施
してベクトル量子化を行うか、あるいは、非線形変換を
施したパラメータにおいて、フレーム間あるいは同一フ
レーム内で次数間の差分を求めこの差分をベクトル量子
化しているので、きわめて効率的な量子化が可能となり
、低ビツトレートでも音質の良好な音声符号化方式を提
供できるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は第１の発明による音声信号符号化方式を実施す
る音声信号符号化装置を示すブロック図、第２図は第１
図のＬＳＰ量子化回路の処理の流れを示すブロック図、第３図は第２の発明による音声信号符号化方式を実施す
る音声信号符号化装置を示すブロック図、第４図は第３
図のＬＳＰ量子化回路の処理の流れを示す図である。１１０　　・・・・・１３０　　・・・・・１４０、３４０・・・１４５、３４５・・・１４６、３４６・・・バッファメモリＬＰＧ計算回路ＬＳＰｉｉ子化回路ＬＳＰコードブックメルケプストラムコードブックサブフレーム分割回路インパルス応答計算＠路減算器重み付は回路遅延回路適応コードブック音源コードブック探索回路音源コードブック合成フィルタ１９０゜２００　・２０６　・２１０　・２３０　・２３５　・２８１　　・２６０　　・・・・・マルチプレクサ

Claims

【特許請求の範囲】

（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、前記音声信号を全極形モデルに
より近似して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、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予め構成され
たコードブックあるいはマルチパルスにより表して出力
する音声符号化方式において、前記スペクトルパラメータを聴覚の特性に対応するよう
に非線形変換し、予め構成したコードブックにより表し
て出力することを特徴とする音声信号符号化方式。
（２）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、前記音声信号を全極形モデルに
より近似して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、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予め構成され
たコードブックあるいはマルチパルスにより表して出力
する音声符号化方式において、前記スペクトルパラメータを聴覚の特性に対応するよう
に非線形変換し、非線形変換したスペクトルパラメータ
についてフレーム間での差分あるいは予測誤差、あるい
は同一フレームでのパラメータ間での差分あるいは予測
誤差を予め構成したコードブックにより表して出力する
ことを特徴とする音声信号符号化方式。