JPH05281999A - 巡回符号帳を用いる音声符号化装置 - Google Patents
巡回符号帳を用いる音声符号化装置Info
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- JPH05281999A JPH05281999A JP4080122A JP8012292A JPH05281999A JP H05281999 A JPH05281999 A JP H05281999A JP 4080122 A JP4080122 A JP 4080122A JP 8012292 A JP8012292 A JP 8012292A JP H05281999 A JPH05281999 A JP H05281999A
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- Japan
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- excitation
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- waveforms
- excitation waveform
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 符号励振線形予測符号化方式の励振符号帳を
記憶するメモリー量と、最適励振符号の探索処理量を削
減し、高音質の符号化音声を再生する音声符号化装置を
提供する。 【構成】 符号励振線形予測符号化方式を用いる音声符
号化装置において、励振波形の符号帳を巡回的にアクセ
スすることを特徴とし、符号化器における演算量と、符
号帳を記憶するメモリーサイズを削減する音声符号化装
置。
記憶するメモリー量と、最適励振符号の探索処理量を削
減し、高音質の符号化音声を再生する音声符号化装置を
提供する。 【構成】 符号励振線形予測符号化方式を用いる音声符
号化装置において、励振波形の符号帳を巡回的にアクセ
スすることを特徴とし、符号化器における演算量と、符
号帳を記憶するメモリーサイズを削減する音声符号化装
置。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、音声波形を効率的に
情報圧縮して伝送或いは蓄積する装置に関する。
情報圧縮して伝送或いは蓄積する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】音声波形を効率的に情報圧縮して、伝送
或いは蓄積する方式として、符号励振線形予測符号化(C
ode-Excited Linear Prediction : 以後CELPと記す)が
ある。(例えば、 "Code-Excited Linear Prediction (C
ELP): High-Quality Speech atVery Low Bit Rates"、
M. R. Schroeder and B. S. Atal, Proc. IEEE Int.Con
f. on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp.
937-940,1985)。
或いは蓄積する方式として、符号励振線形予測符号化(C
ode-Excited Linear Prediction : 以後CELPと記す)が
ある。(例えば、 "Code-Excited Linear Prediction (C
ELP): High-Quality Speech atVery Low Bit Rates"、
M. R. Schroeder and B. S. Atal, Proc. IEEE Int.Con
f. on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp.
937-940,1985)。
【０００３】CELPは低ビットレイトでも高音質の音声が
再生できる方式ではあるが、基本的には合成による分析
手法(Analysis-by-Synthesis)を用いて符号化するゆ
え、演算量が非常に多いという問題がある。特に演算量
の多い部分は、最適な励振波形を多種類記憶された符号
帳を全探索して決定する処理である。
再生できる方式ではあるが、基本的には合成による分析
手法(Analysis-by-Synthesis)を用いて符号化するゆ
え、演算量が非常に多いという問題がある。特に演算量
の多い部分は、最適な励振波形を多種類記憶された符号
帳を全探索して決定する処理である。
【０００４】この励振符号帳の探索演算量を削減する方
式が種々提案されている。符号帳にある構造を規定する
ことで演算量を削減する方式として、ベクトル加算によ
るコードブック(例えば、"Vector Sum Excited Linear
Prediction (VSELP) SpeechCoding at 8 kbps"、 I. A.
Gerson and M. Jasiuk, Proc. IEEE Int.Conf. on Aco
ustics, Speech and Signal Processing, pp.461-463,
1990)や、オーバーラッピングコードブックがある(例え
ば、"Improved Speech Qualityand Efficient Vector Q
uantization in SELP", W. B. Kleijn, D. J.Krasinsk
i, and R. H. Ketchum, Proc. IEEE Int. Conf. on Aco
ustics、Speech and Signal Processing, pp. 155-158,
1988)。
式が種々提案されている。符号帳にある構造を規定する
ことで演算量を削減する方式として、ベクトル加算によ
るコードブック(例えば、"Vector Sum Excited Linear
Prediction (VSELP) SpeechCoding at 8 kbps"、 I. A.
Gerson and M. Jasiuk, Proc. IEEE Int.Conf. on Aco
ustics, Speech and Signal Processing, pp.461-463,
1990)や、オーバーラッピングコードブックがある(例え
ば、"Improved Speech Qualityand Efficient Vector Q
uantization in SELP", W. B. Kleijn, D. J.Krasinsk
i, and R. H. Ketchum, Proc. IEEE Int. Conf. on Aco
ustics、Speech and Signal Processing, pp. 155-158,
1988)。
【０００５】本発明は、基本的にはオーバーラッピング
コードブックの手法の改良である。以下にW. B.Kleijn
らの前述の参考文献に従って、オーバーラッピングコー
ドブックを用いる演算量の削減について説明を進める。
コードブックの手法の改良である。以下にW. B.Kleijn
らの前述の参考文献に従って、オーバーラッピングコー
ドブックを用いる演算量の削減について説明を進める。
【０００６】現分析フレームの音声信号のベクトルを
s、 合成フィルタのインパルス応答を表す行列をH、 現
フレームの合成フィルタの零入力応答をzと表すと、最
適な励振波形ベクトルtは数１の関係を満たす。
s、 合成フィルタのインパルス応答を表す行列をH、 現
フレームの合成フィルタの零入力応答をzと表すと、最
適な励振波形ベクトルtは数１の関係を満たす。
【０００７】
【数１】
【０００８】ここでHは、 その合成フィルタのインパル
ス応答をRサンプルで打ち切って数２のように表現す
る。
ス応答をRサンプルで打ち切って数２のように表現す
る。
【０００９】
【数２】
【００１０】最適励振波形の探索は、最適ゲイン情報で
増幅された侯補ベクトルriの中から、数３で示されるε
を最小化するものを全てのi(コードワードの種類だけあ
る）から選択する処理である。
増幅された侯補ベクトルriの中から、数３で示されるε
を最小化するものを全てのi(コードワードの種類だけあ
る）から選択する処理である。
【００１１】
【数３】
【００１２】数３は数４のように展開される。
【００１３】
【数４】
【００１４】数４の右辺第１項はiによらず一定。第2項
のHTHtもiによらず一定で、結局励振波形ベクトルとの
内積演算になる。処理量の多いのは第3項目である。こ
の3項目の再帰処理について以下に述べる。
のHTHtもiによらず一定で、結局励振波形ベクトルとの
内積演算になる。処理量の多いのは第3項目である。こ
の3項目の再帰処理について以下に述べる。
【００１５】ここで数５、数６で表されるシフト行列
と、マスク行列を定義する。
と、マスク行列を定義する。
【００１６】
【数５】
【００１７】
【数６】
【００１８】Ikは、k行目に最後の否零要素の現れる行
列である。これらの行列を用いるとオーバーラッピング
コードブックでは励振波形は数７のように再帰的に表現
できる。
列である。これらの行列を用いるとオーバーラッピング
コードブックでは励振波形は数７のように再帰的に表現
できる。
【００１９】
【数７】
【００２０】処理量の多い数４の第3項目Ei = ri THTHi
は、HTHが対称テプリッツ行列であることより、結局、
数８のように再帰的に表現できる。
は、HTHが対称テプリッツ行列であることより、結局、
数８のように再帰的に表現できる。
【００２１】
【数８】
【００２２】数８の演算は否零の要素が少なく、結局2R
+3回の積和演算になる。
+3回の積和演算になる。
【００２３】
【発明が解決しようとする課題】VSELPはN個の基底ベク
トルを+1或いは-1倍して加算することで、2N個の励振波
形を作り出す。これにより処理量とメモリー量削減を実
現している。例えば512個の励振波形は9個の基底ベクト
ルから作られる。しかしながら次の問題点がある。
トルを+1或いは-1倍して加算することで、2N個の励振波
形を作り出す。これにより処理量とメモリー量削減を実
現している。例えば512個の励振波形は9個の基底ベクト
ルから作られる。しかしながら次の問題点がある。
【００２４】励振波形のベクトルの次元数を40次元とす
る。この40次元の超空間を 512個の代表ベクトルでベク
トル量子化する訳だが、9個の基底ベクトルの加減算で
作られるベクトルは、高々9次元の空間上に張られるの
みであって、40次元の空間を代表するには片寄りが大き
いという問題がある。これは符号化音声の品質劣化の原
因となり得る。
る。この40次元の超空間を 512個の代表ベクトルでベク
トル量子化する訳だが、9個の基底ベクトルの加減算で
作られるベクトルは、高々9次元の空間上に張られるの
みであって、40次元の空間を代表するには片寄りが大き
いという問題がある。これは符号化音声の品質劣化の原
因となり得る。
【００２５】またベクトル加算によって生成される各励
振波形のエネルギーを一定に保つことが困難ゆえ、励振
波形のエネルギーを表現する情報量が多く必要となる問
題点もある。
振波形のエネルギーを一定に保つことが困難ゆえ、励振
波形のエネルギーを表現する情報量が多く必要となる問
題点もある。
【００２６】一方オーバーラッピングコードブックは、
コードブックとして長いサンプル長の励振波形をシフト
してアクセスすることで、演算量とメモリー量削減を実
現している。例えばサンプル長が551の励振波形を1ずつ
シフトしてアクセスすることで、40次元のコードブック
が512個作成できる。しかしながら、この処理法では生
成される各励振波形のエネルギーが一定でないという問
題点がある。
コードブックとして長いサンプル長の励振波形をシフト
してアクセスすることで、演算量とメモリー量削減を実
現している。例えばサンプル長が551の励振波形を1ずつ
シフトしてアクセスすることで、40次元のコードブック
が512個作成できる。しかしながら、この処理法では生
成される各励振波形のエネルギーが一定でないという問
題点がある。
【００２７】
【課題を解決するための手段】符号励振線形予測符号化
方式を用いる音声符号化装置において、励振波形の符号
帳を巡回的にアクセスする手段を備えることで、符号化
器における演算量と、符号帳を記憶するメモリーサイズ
を削減する。
方式を用いる音声符号化装置において、励振波形の符号
帳を巡回的にアクセスする手段を備えることで、符号化
器における演算量と、符号帳を記憶するメモリーサイズ
を削減する。
【００２８】
【作用】符号励振線形予測符号化方式を用いる音声符号
化装置において、励振波形の符号帳は１個或いは複数個
の基底ベクトルを記憶しており、各々の波形を巡回的に
シフトしながらアクセスし励振波形を作成する。オーバ
ーラッピングコードブックと同様に再帰的処理により、
最適励振波形探索の演算量が削減できる。
化装置において、励振波形の符号帳は１個或いは複数個
の基底ベクトルを記憶しており、各々の波形を巡回的に
シフトしながらアクセスし励振波形を作成する。オーバ
ーラッピングコードブックと同様に再帰的処理により、
最適励振波形探索の演算量が削減できる。
【００２９】
＜実施例１＞図１は、 本発明の巡回符号を備えるCELP
の音声符号化装置である。101は本発明の巡回励振符号
帳、102は励振波形をゲイン（gain）情報で増幅する掛
算器、103及び105は加算器、104は音声のピッチ構造を
生成する長期予測器、106は音声のスペクトル構造を生
成する短期予測器、107は音声信号の入力端子、108は入
力音声信号と合成音声信号の減算器、109は入力音声信
号と合成音声信号の差信号の聴覚重み付けフィルタ、11
0は聴覚的重み付けされた差信号のエネルギー最小化判
定器である。
の音声符号化装置である。101は本発明の巡回励振符号
帳、102は励振波形をゲイン（gain）情報で増幅する掛
算器、103及び105は加算器、104は音声のピッチ構造を
生成する長期予測器、106は音声のスペクトル構造を生
成する短期予測器、107は音声信号の入力端子、108は入
力音声信号と合成音声信号の減算器、109は入力音声信
号と合成音声信号の差信号の聴覚重み付けフィルタ、11
0は聴覚的重み付けされた差信号のエネルギー最小化判
定器である。
【００３０】先ず励振波形の生成方法について説明し、
その後処理量削減について説明する。励振符号帳101に
は複数の励振波形が記憶されている。波形のサンプル長
(次元数)をD、個数をNとする。記憶されている各々の波
形をEI(n)、I = 0、1、．．．、N-1、 n = 0、
1、．．．、D-1 と表す。 この巡回符号帳より生成され
る符号は、励振波形を選択するパラメータインデックス
（index）と、そのシフトアクセス位置を示すパラメー
タポジション（position）により、数９により励振波形
を生成する。
その後処理量削減について説明する。励振符号帳101に
は複数の励振波形が記憶されている。波形のサンプル長
(次元数)をD、個数をNとする。記憶されている各々の波
形をEI(n)、I = 0、1、．．．、N-1、 n = 0、
1、．．．、D-1 と表す。 この巡回符号帳より生成され
る符号は、励振波形を選択するパラメータインデックス
（index）と、そのシフトアクセス位置を示すパラメー
タポジション（position）により、数９により励振波形
を生成する。
【００３１】
【数９】
【００３２】ここで、 n = 0、1、．．．、D-1。 a % b
は、aをbで割った余りを示す。
は、aをbで割った余りを示す。
【００３３】例えば40次元の励振波形16種類を記憶した
励振波形それぞれを、32個の異なるシフト位置から巡回
的にアクセスすることで、512個の励振波形が生成でき
る。励振符号帳に記憶されている複数の励振波形の作成
方法は、種々考えられる。例えば単純にはエネルギーを
正規化したランダムコードブック(ランダムコードブッ
クについては前述のM．R．Schroeder の文献参照)が用
いられる。
励振波形それぞれを、32個の異なるシフト位置から巡回
的にアクセスすることで、512個の励振波形が生成でき
る。励振符号帳に記憶されている複数の励振波形の作成
方法は、種々考えられる。例えば単純にはエネルギーを
正規化したランダムコードブック(ランダムコードブッ
クについては前述のM．R．Schroeder の文献参照)が用
いられる。
【００３４】またエネルギーを正規化した互いに直交す
るランダムコードブックの直交基底ベクトルに選ぶこと
もできる。これはホワイトガウシアン（white Gaussia
n）から生成されるランダムコードブックを、グラムシ
ュミット（Gram-Schmidt）の直交化手法を用いて、全て
の他の基底ベクトルに対して直交化した後、エネルギー
を正規化することで得られる。
るランダムコードブックの直交基底ベクトルに選ぶこと
もできる。これはホワイトガウシアン（white Gaussia
n）から生成されるランダムコードブックを、グラムシ
ュミット（Gram-Schmidt）の直交化手法を用いて、全て
の他の基底ベクトルに対して直交化した後、エネルギー
を正規化することで得られる。
【００３５】このようなホワイトガウシアン（white Ga
ussian）の直交基底ランダムコードブックを巡回的にシ
フトして生成される励振波形ベクトルは、互いに成す角
度が直交に近く、ランダムコードブックとして表現され
る励振波形のベクトル空間を、ベクトル量子化する点で
は効率的であると考えられる。また励振波形ベクトルの
エネルギーも全て正規化されるので、励振波形のエネル
ギーを表現する情報 (図１中ではgainと表記)も効率的
に表現できる。
ussian）の直交基底ランダムコードブックを巡回的にシ
フトして生成される励振波形ベクトルは、互いに成す角
度が直交に近く、ランダムコードブックとして表現され
る励振波形のベクトル空間を、ベクトル量子化する点で
は効率的であると考えられる。また励振波形ベクトルの
エネルギーも全て正規化されるので、励振波形のエネル
ギーを表現する情報 (図１中ではgainと表記)も効率的
に表現できる。
【００３６】次に巡回符号帳の中から最適な励振波形を
探索する際の、処理量削減について述べる。基本的には
オーバーラッピングコードブックで用いられる手法に基
づくが、巡回的にアクセスすることで再帰処理の部分が
更に処理量削減できる。従来技術で説明したオーバーラ
ッピングコードブックを用いる演算量削減の手順を、巡
回符号に適応してみる。ここで数１０で表される行列を
定義する。
探索する際の、処理量削減について述べる。基本的には
オーバーラッピングコードブックで用いられる手法に基
づくが、巡回的にアクセスすることで再帰処理の部分が
更に処理量削減できる。従来技術で説明したオーバーラ
ッピングコードブックを用いる演算量削減の手順を、巡
回符号に適応してみる。ここで数１０で表される行列を
定義する。
【００３７】
【数１０】
【００３８】ここで、Dはベクトル次元数、即ち分析フ
レームのサンプル数を表す。巡回的に生成される励振波
形は数１で表されるが、以下表記を簡潔にするため、 r
i はEindex、i(n)、 n = 0、1、．．．、D-1を表すもの
とする。また再帰処理の一例としてi=0で以下説明する
が、iは0、1、．．．、D-1のいづれの値でも良い。巡回
符号の場合について数９の右辺をi=0とし、実際の演算
を記述すると、
レームのサンプル数を表す。巡回的に生成される励振波
形は数１で表されるが、以下表記を簡潔にするため、 r
i はEindex、i(n)、 n = 0、1、．．．、D-1を表すもの
とする。また再帰処理の一例としてi=0で以下説明する
が、iは0、1、．．．、D-1のいづれの値でも良い。巡回
符号の場合について数９の右辺をi=0とし、実際の演算
を記述すると、
【００３９】
【数１１】
【００４０】
【数１２】
【００４１】
【数１３】
【００４２】
【数１４】
【００４３】結局、巡回符号を用いることで数９の演算
は数１５で表され、D+2回の積和演算になる。
は数１５で表され、D+2回の積和演算になる。
【００４４】
【数１５】
【００４５】ここで、bn = aD-n - anであり、Hが決定
すると一度計算するのみである。再帰処理の演算量は、
オーバーラッピングコードブックの場合、インパルスレ
スポンスの打ち切り数Rに、そして巡回符号の場合は分
析フレームのサンプル数Dに依存する。処理量の具体的
比較例として、R = D = 40とすると、(D+2) /(2R+3) の
比率は約50%になる。
すると一度計算するのみである。再帰処理の演算量は、
オーバーラッピングコードブックの場合、インパルスレ
スポンスの打ち切り数Rに、そして巡回符号の場合は分
析フレームのサンプル数Dに依存する。処理量の具体的
比較例として、R = D = 40とすると、(D+2) /(2R+3) の
比率は約50%になる。
【００４６】しかしながら、巡回符号の生成源となる符
号を複数種類(N)備える場合は、数９の再帰処理の初期
値E0の計算を複数回行わねばならない。それゆえ再帰演
算以外の処理量は増加する。
号を複数種類(N)備える場合は、数９の再帰処理の初期
値E0の計算を複数回行わねばならない。それゆえ再帰演
算以外の処理量は増加する。
【００４７】
【発明の効果】以上より明らかのように、符号励振線形
予測符号化方式を用いる音声符号化装置において、エネ
ルギーを正規化した直交基底のランダムコードブックか
らなる励振波形の符号帳を、巡回的にアクセスすること
で、励振波形を効率良くベクトル量子化することができ
るとともに、励振波形を記憶するメモリー量を削減し、
最適励振波形探索の演算量も削減できる。
予測符号化方式を用いる音声符号化装置において、エネ
ルギーを正規化した直交基底のランダムコードブックか
らなる励振波形の符号帳を、巡回的にアクセスすること
で、励振波形を効率良くベクトル量子化することができ
るとともに、励振波形を記憶するメモリー量を削減し、
最適励振波形探索の演算量も削減できる。
【図１】本発明の音声符号化装置の符号化器の一実施例
のブロック図である。
のブロック図である。
１０１ 巡回励振符号帳 １０２ 掛算器 １０３、１０５ 加算器 １０４ 長期予測器 １０６ 短期予測器 １０７ 信号入力端子 １０８ 減算器 １０９ 聴覚的重み付けフィルタ １１０ エネルギー最小化判定器
Claims (1)
- 【請求項１】 符号励振線形予測符号化方式を用いる音
声符号化装置において、励振波形の符号帳を巡回的にア
クセスすることを特徴とする音声符号化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08012292A JP3276977B2 (ja) | 1992-04-02 | 1992-04-02 | 音声符号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08012292A JP3276977B2 (ja) | 1992-04-02 | 1992-04-02 | 音声符号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05281999A true JPH05281999A (ja) | 1993-10-29 |
| JP3276977B2 JP3276977B2 (ja) | 2002-04-22 |
Family
ID=13709408
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP08012292A Expired - Fee Related JP3276977B2 (ja) | 1992-04-02 | 1992-04-02 | 音声符号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3276977B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2000000963A1 (en) * | 1998-06-30 | 2000-01-06 | Nec Corporation | Voice coder |
| EP0991054A3 (en) * | 1996-11-07 | 2000-04-12 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd | Vector quantisation codebook generation method |
| JP2010538317A (ja) * | 2007-08-27 | 2010-12-09 | テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン（パブル） | ノイズ補充の方法及び装置 |
-
1992
- 1992-04-02 JP JP08012292A patent/JP3276977B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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