JPH06202697A - 励振信号の利得量子化方法 - Google Patents
励振信号の利得量子化方法Info
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- JPH06202697A JPH06202697A JP5001110A JP111093A JPH06202697A JP H06202697 A JPH06202697 A JP H06202697A JP 5001110 A JP5001110 A JP 5001110A JP 111093 A JP111093 A JP 111093A JP H06202697 A JPH06202697 A JP H06202697A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 音声の信号系列を少ない情報量のもとでCELP
符号化による波形歪を小さくすることができる効率のよ
い励振源の利得の量子化方法を提供する。 【構成】 入力音声を一定のサンプリング周期毎に線形
予測分析１２し、予測係数より成る線形予測合成部１５
通過後の合成信号Ｘ’と入力音声Ｘとの間の歪を最小と
する複数の励振信号の形状および利得を決定する線形予
測符号化方法に使用される励振信号の利得量子化方法に
おいて、２段階の利得量子化を実施し、第１段階の利得
量子化においては利得を入力音声の特徴に合わせて適応
的に量子化し、第２段階の利得量子化においては第１段
階における利得量子化の結果を補う様に利得を一括して
ベクトル量子化する励振信号の利得量子化方法。
符号化による波形歪を小さくすることができる効率のよ
い励振源の利得の量子化方法を提供する。 【構成】 入力音声を一定のサンプリング周期毎に線形
予測分析１２し、予測係数より成る線形予測合成部１５
通過後の合成信号Ｘ’と入力音声Ｘとの間の歪を最小と
する複数の励振信号の形状および利得を決定する線形予
測符号化方法に使用される励振信号の利得量子化方法に
おいて、２段階の利得量子化を実施し、第１段階の利得
量子化においては利得を入力音声の特徴に合わせて適応
的に量子化し、第２段階の利得量子化においては第１段
階における利得量子化の結果を補う様に利得を一括して
ベクトル量子化する励振信号の利得量子化方法。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、励振信号の利得量子
化方法に関し、特に音声の信号系列を少ない情報量のも
とで符号励振型線形予測符号化（Code Excited Linear
Prediction：CELP）による波形歪を小さくすることがで
きる効率のよい励振信号の利得の量子化方法に関する。
化方法に関し、特に音声の信号系列を少ない情報量のも
とで符号励振型線形予測符号化（Code Excited Linear
Prediction：CELP）による波形歪を小さくすることがで
きる効率のよい励振信号の利得の量子化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】ディジタル移動無線通信、音声蓄積サー
ビスその他の情報を伝送し或は蓄積する技術分野におい
ては、電波その他の情報伝送媒体或は記憶媒体の効率的
利用を図るために種々の高能率音声符号化方法が採用さ
れている。サンプリング周波数を８kHz としてサンプリ
ングされた音声を８kbit/s程度で符号化する方法として
はCELP符号化方法が有力な方法である。この方法は、要
約するに、複数の励振信号ベクトルの形状および利得を
選択する線形予測合成器を具備し、合成後の信号と入力
音声信号との間の聴感上の歪が最小となるように励振源
を制御して、その符号を伝送するものである。
ビスその他の情報を伝送し或は蓄積する技術分野におい
ては、電波その他の情報伝送媒体或は記憶媒体の効率的
利用を図るために種々の高能率音声符号化方法が採用さ
れている。サンプリング周波数を８kHz としてサンプリ
ングされた音声を８kbit/s程度で符号化する方法として
はCELP符号化方法が有力な方法である。この方法は、要
約するに、複数の励振信号ベクトルの形状および利得を
選択する線形予測合成器を具備し、合成後の信号と入力
音声信号との間の聴感上の歪が最小となるように励振源
を制御して、その符号を伝送するものである。
【０００３】以下、図１を参照してCELP符号化方法につ
いて説明する。音声を高能率に符号化する方法として、
原音声をフレームと呼ばれる５〜５０ms程度の一定間隔
の区間に分割し、その１フレームの音声を周波数スペク
トルの包絡線形状についての信号と、その包絡線形状に
対応する線形フィルタを駆動する励振信号とに分離して
それぞれを符号化する方法が提案されている。この場
合、励振信号を符号化する方法として、励振信号を音声
の基本周波数（或はピッチ周期）に対応すると考えられ
る周期成分と、それ以外の成分（換言すれば非周期成
分）とに分離して符号化する方法が知られている。この
励振信号の符号化方法の一種として符号励振型線形予測
符号化方法（CELP）がある。この符号化方法は、図１に
示される如く入力端子１１に入力される入力音声Ｘにつ
いて線形予測分析部１２においてその周波数スペクトル
の包絡線形状を表すパラメータが計算される。この分析
には通常、線形予測分析法が使用される。この線形予測
パラメータは線形予測パラメータ符号化部１３において
符号化され、この符号化出力Ａは線形予測パラメータ復
号化部１４において復号化され、この復号化された線形
予測パラメータａ’は線形予測合成部１５のフィルタ係
数として設定される。線形予測合成部１５に後で説明さ
れる励振信号（ベクトル）Ｅを与えることにより再生合
成音声Ｘ’が得られる。
いて説明する。音声を高能率に符号化する方法として、
原音声をフレームと呼ばれる５〜５０ms程度の一定間隔
の区間に分割し、その１フレームの音声を周波数スペク
トルの包絡線形状についての信号と、その包絡線形状に
対応する線形フィルタを駆動する励振信号とに分離して
それぞれを符号化する方法が提案されている。この場
合、励振信号を符号化する方法として、励振信号を音声
の基本周波数（或はピッチ周期）に対応すると考えられ
る周期成分と、それ以外の成分（換言すれば非周期成
分）とに分離して符号化する方法が知られている。この
励振信号の符号化方法の一種として符号励振型線形予測
符号化方法（CELP）がある。この符号化方法は、図１に
示される如く入力端子１１に入力される入力音声Ｘにつ
いて線形予測分析部１２においてその周波数スペクトル
の包絡線形状を表すパラメータが計算される。この分析
には通常、線形予測分析法が使用される。この線形予測
パラメータは線形予測パラメータ符号化部１３において
符号化され、この符号化出力Ａは線形予測パラメータ復
号化部１４において復号化され、この復号化された線形
予測パラメータａ’は線形予測合成部１５のフィルタ係
数として設定される。線形予測合成部１５に後で説明さ
れる励振信号（ベクトル）Ｅを与えることにより再生合
成音声Ｘ’が得られる。
【０００４】ここで、励振信号（ベクトル）Ｅについて
説明する。符号帳１６は一定の励振ベクトルを多数保持
して切り替え使用する様にするか、或は常に直前のフレ
ームの確定された励振ベクトルが保持される様に構成す
る。この励振ベクトルから或る周期（ピッチ周期）に相
当する長さＬのセグメントが切り出され、その切り出さ
れたたベクトルセグメントをフレームの長さＴになるま
で繰り返し接続して音声の周期成分と対応する符号ベク
トルが出力される。符号帳１６に周期符号（切り出し長
と同じ記号Ｌで表す）として与える切り出し長Ｌを変え
ることにより異なる周期成分と対応する符号ベクトルを
出力することができる。以下、符号帳から出力される符
号ベクトルを適応符号ベクトルと称す。
説明する。符号帳１６は一定の励振ベクトルを多数保持
して切り替え使用する様にするか、或は常に直前のフレ
ームの確定された励振ベクトルが保持される様に構成す
る。この励振ベクトルから或る周期（ピッチ周期）に相
当する長さＬのセグメントが切り出され、その切り出さ
れたたベクトルセグメントをフレームの長さＴになるま
で繰り返し接続して音声の周期成分と対応する符号ベク
トルが出力される。符号帳１６に周期符号（切り出し長
と同じ記号Ｌで表す）として与える切り出し長Ｌを変え
ることにより異なる周期成分と対応する符号ベクトルを
出力することができる。以下、符号帳から出力される符
号ベクトルを適応符号ベクトルと称す。
【０００５】符号帳１７は乱数符号帳であって、これは
１個或はそれ以上設けられるが、以下の説明は２個の乱
数符号帳１７1 、１７2 が設けられる場合について説明
である。各乱数符号帳１７1 、１７2 は通常白色ガウス
性ランダム雑音を基調とし、１フレーム分の長さＬの各
種の内臓ベクトルが入力音声とは独立にあらかじめ記憶
されており、与えられた乱数符号Ｃ（Ｃ1 ，Ｃ2 ）によ
りそれぞれ指定されたベクトルが読みだされ、それぞれ
音声の非周期成分と対応する符号ベクトルとして出力さ
れる。以下、乱数符号帳１７から出力される符号ベクト
ルを乱数符号ベクトルと称す。
１個或はそれ以上設けられるが、以下の説明は２個の乱
数符号帳１７1 、１７2 が設けられる場合について説明
である。各乱数符号帳１７1 、１７2 は通常白色ガウス
性ランダム雑音を基調とし、１フレーム分の長さＬの各
種の内臓ベクトルが入力音声とは独立にあらかじめ記憶
されており、与えられた乱数符号Ｃ（Ｃ1 ，Ｃ2 ）によ
りそれぞれ指定されたベクトルが読みだされ、それぞれ
音声の非周期成分と対応する符号ベクトルとして出力さ
れる。以下、乱数符号帳１７から出力される符号ベクト
ルを乱数符号ベクトルと称す。
【０００６】符号帳１６および符号帳１７から出力され
る各符号ベクトルは利得量子化部２０において利得調整
される。即ち各符号ベクトルはそれぞれ利得調整部２１
0 ，２１1 ，２１2 において符号帳２３から出力される
利得ｇ0 ，ｇ1 ，ｇ2 により利得調整され、これらの結
果は加算部２２において加算される。符号帳２３は与え
られた利得符号Ｇに従って利得ｇ0 ，ｇ1 ，ｇ2 を切り
替え、或は作成する。加算部２２の加算出力Ｅは励振ベ
クトル候補として線形予測合成部１５に供給され、合成
部１５から合成再生音声Ｘ’が出力される。入力端子１
１から入力される入力音声Ｘに対するこの合成音声Ｘ’
の歪ｄが歪計算部１８において計算される。聴感補正部
１９は歪ｄを最小化する基準に基づいて、先ず、符号帳
１６における切り出し長さＬを検索し、符号帳１６の最
適符号ベクトルを決定する。次いで符号帳１７から乱数
符号ベクトルを決定し、更に利得量子化部２０の最適利
得ｇ0 ，ｇ1 ，ｇ2 を決定する。以上の手順により歪ｄ
が最小になる様な符号の組み合わせが検索され、その時
の励振ベクトル候補として現フレームの励振ベクトルＥ
が確定される。歪ｄが最小となったときの符号帳１６の
切り出し長を示す周期符号Ｌと、符号帳１７1 ，１７2
の各符号ベクトルを示す乱数符号Ｃ1 ，Ｃ2と、利得ｇ
0 ，ｇ1 ，ｇ2 を示す利得符号Ｇと、線形予測パラメー
タ符号Ａとが符号化出力として出力され、伝送または蓄
積される。
る各符号ベクトルは利得量子化部２０において利得調整
される。即ち各符号ベクトルはそれぞれ利得調整部２１
0 ，２１1 ，２１2 において符号帳２３から出力される
利得ｇ0 ，ｇ1 ，ｇ2 により利得調整され、これらの結
果は加算部２２において加算される。符号帳２３は与え
られた利得符号Ｇに従って利得ｇ0 ，ｇ1 ，ｇ2 を切り
替え、或は作成する。加算部２２の加算出力Ｅは励振ベ
クトル候補として線形予測合成部１５に供給され、合成
部１５から合成再生音声Ｘ’が出力される。入力端子１
１から入力される入力音声Ｘに対するこの合成音声Ｘ’
の歪ｄが歪計算部１８において計算される。聴感補正部
１９は歪ｄを最小化する基準に基づいて、先ず、符号帳
１６における切り出し長さＬを検索し、符号帳１６の最
適符号ベクトルを決定する。次いで符号帳１７から乱数
符号ベクトルを決定し、更に利得量子化部２０の最適利
得ｇ0 ，ｇ1 ，ｇ2 を決定する。以上の手順により歪ｄ
が最小になる様な符号の組み合わせが検索され、その時
の励振ベクトル候補として現フレームの励振ベクトルＥ
が確定される。歪ｄが最小となったときの符号帳１６の
切り出し長を示す周期符号Ｌと、符号帳１７1 ，１７2
の各符号ベクトルを示す乱数符号Ｃ1 ，Ｃ2と、利得ｇ
0 ，ｇ1 ，ｇ2 を示す利得符号Ｇと、線形予測パラメー
タ符号Ａとが符号化出力として出力され、伝送または蓄
積される。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】これら励振信号ベクト
ルの形状および利得の量子化の内の利得の量子化につい
ては、励振信号ベクトル毎に対応する利得をスカラ量子
化する方法と、複数の励振信号ベクトルに対応する利得
を一括して量子化するベクトル量子化方法とがある。こ
こで、これら量子化方法の特性についてであるが、スカ
ラ量子化方法は必要とされるメモリ量は僅かであるが波
形歪を小さくするには難点のあるものである一方、ベク
トル量子化方法は波形歪を小さくするには好適であるが
大なるメモリ量の符号帳を必要とするものである。
ルの形状および利得の量子化の内の利得の量子化につい
ては、励振信号ベクトル毎に対応する利得をスカラ量子
化する方法と、複数の励振信号ベクトルに対応する利得
を一括して量子化するベクトル量子化方法とがある。こ
こで、これら量子化方法の特性についてであるが、スカ
ラ量子化方法は必要とされるメモリ量は僅かであるが波
形歪を小さくするには難点のあるものである一方、ベク
トル量子化方法は波形歪を小さくするには好適であるが
大なるメモリ量の符号帳を必要とするものである。
【０００８】そして、利得をベクトル量子化する場合、
図２に示される如く利得を切り替え選択するために使用
する複数の符号帳２３を具備し、入力音声を特徴分析部
３０により分析した結果である入力音声の性質を使用し
て適応的にこれら符号帳２３を切り替え使用する手法も
ある。この様にすることにより波形歪を削減することは
できるが、符号帳２３のメモリ量は一般に大きく、これ
を複数具備することにおり全メモリ量は更に増大すると
いう問題があった。
図２に示される如く利得を切り替え選択するために使用
する複数の符号帳２３を具備し、入力音声を特徴分析部
３０により分析した結果である入力音声の性質を使用し
て適応的にこれら符号帳２３を切り替え使用する手法も
ある。この様にすることにより波形歪を削減することは
できるが、符号帳２３のメモリ量は一般に大きく、これ
を複数具備することにおり全メモリ量は更に増大すると
いう問題があった。
【０００９】この発明は、少ない情報量のもとでCELP符
号化による波形歪を小さくすることができる効率のよい
励振源の利得の量子化方法を提供するものである。
号化による波形歪を小さくすることができる効率のよい
励振源の利得の量子化方法を提供するものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】入力音声を一定のサンプ
リング周期毎に線形予測分析１２し、予測係数より成る
線形予測合成部１５通過後の合成信号Ｘ’と入力音声Ｘ
との間の歪を最小とする複数の励振信号の形状および利
得を決定する線形予測符号化方法に使用される励振信号
の利得量子化方法において、２段階の利得量子化を実施
し、第１段階の利得量子化においては利得を入力音声の
特徴に合わせて適応的に量子化し、第２段階の利得量子
化においては第１段階における利得量子化の結果を補う
様に利得を一括してベクトル量子化する励振信号の利得
量子化方法を構成した。
リング周期毎に線形予測分析１２し、予測係数より成る
線形予測合成部１５通過後の合成信号Ｘ’と入力音声Ｘ
との間の歪を最小とする複数の励振信号の形状および利
得を決定する線形予測符号化方法に使用される励振信号
の利得量子化方法において、２段階の利得量子化を実施
し、第１段階の利得量子化においては利得を入力音声の
特徴に合わせて適応的に量子化し、第２段階の利得量子
化においては第１段階における利得量子化の結果を補う
様に利得を一括してベクトル量子化する励振信号の利得
量子化方法を構成した。
【００１１】
【実施例】この発明の励振信号の利得量子化方法は、要
約すれば、複数の励振信号に対する利得を２段階に分け
て量子化するものであり、第１段階においては利得を入
力音声の特徴に合わせて適応的に量子化し、第２段階に
おいては第１段階における利得量子化の結果を補う様に
利得を一括してベクトル量子化するものである。
約すれば、複数の励振信号に対する利得を２段階に分け
て量子化するものであり、第１段階においては利得を入
力音声の特徴に合わせて適応的に量子化し、第２段階に
おいては第１段階における利得量子化の結果を補う様に
利得を一括してベクトル量子化するものである。
【００１２】図３を参照してこの発明の第１の実施例を
具体的に説明する。先ず第１段階において符号帳１６を
選択して得られる第１の励振ベクトルの利得についての
みスカラ量子化を実施し、第２段階において第１段階に
おける利得量子化の結果を補う様に、第１の励振ベクト
ルの利得と符号帳１７を選択して得られる第２の励振信
号ベクトルの利得とを一括してベクトル量子化を実施す
る。
具体的に説明する。先ず第１段階において符号帳１６を
選択して得られる第１の励振ベクトルの利得についての
みスカラ量子化を実施し、第２段階において第１段階に
おける利得量子化の結果を補う様に、第１の励振ベクト
ルの利得と符号帳１７を選択して得られる第２の励振信
号ベクトルの利得とを一括してベクトル量子化を実施す
る。
【００１３】符号帳１６は、通常は、常に直前のフレー
ムの確定された励振ベクトルを保持する様に構成した適
応符号帳であり、第１の励振ベクトルはこの適応符号帳
１６からの出力であり、第２の励振信号ベクトルは乱数
符号帳である符号帳１７からの出力である。量子化テー
ブル３１は利得ｇの切り替えのためのものであり、情報
量の極く少ないもので事足りる。特徴分析部３０により
分析された音声の性質に合わせて適応的に切り替え使用
される。
ムの確定された励振ベクトルを保持する様に構成した適
応符号帳であり、第１の励振ベクトルはこの適応符号帳
１６からの出力であり、第２の励振信号ベクトルは乱数
符号帳である符号帳１７からの出力である。量子化テー
ブル３１は利得ｇの切り替えのためのものであり、情報
量の極く少ないもので事足りる。特徴分析部３０により
分析された音声の性質に合わせて適応的に切り替え使用
される。
【００１４】励振信号の決定方法は下記の如きものであ
る。 第１。 最初に、第１の励振ベクトルの形状を決定す
る。この処理は適応符号帳１６を使用する。通常の場合
はピッチ周期を求めることとほぼ等価である。 第２。ここで、第１段階の利得量子化を第１段階の利得
量子化部２０1 において実施する。この処理は第１の励
振ベクトルのみを合成したときの合成信号ｘ'と直前の
フレームからの応答分を差し引いた入力音声ｙについ
て、ｙ−ｘ' の歪を最小とする利得ｇを決定する。とこ
ろで、当該フレームの入力音声のレベルが例えば０であ
っても、直前のフレームの入力音声の影響は当該フレー
ムにも及ぶところから当該フレームのレベルは直前のフ
レームからの応答分である僅かのレベルを有するもので
ある。従って、真の当該フレームの入力音声ｙを求める
ために見かけ上の入力音声から直前のフレームからの応
答分を差し引いく。利得ｇの量子化テーブル３１は情報
量の極く少ないもので事足り、特徴分析部３０により分
析された音声の性質に合わせて適応的に切り替え使用す
ることにより歪を小さくすることができる。切り替えの
パラメータとしては有声無声の情報、パワ、ピッチ周期
が考えられる。この第１段階の量子化はスカラ量子化で
あるので、数多くの量子化テーブルを使用しても量子化
テーブルのメモリ量自体極く僅かでもあるところから全
メモリ量の増加は問題とするに値しない。
る。 第１。 最初に、第１の励振ベクトルの形状を決定す
る。この処理は適応符号帳１６を使用する。通常の場合
はピッチ周期を求めることとほぼ等価である。 第２。ここで、第１段階の利得量子化を第１段階の利得
量子化部２０1 において実施する。この処理は第１の励
振ベクトルのみを合成したときの合成信号ｘ'と直前の
フレームからの応答分を差し引いた入力音声ｙについ
て、ｙ−ｘ' の歪を最小とする利得ｇを決定する。とこ
ろで、当該フレームの入力音声のレベルが例えば０であ
っても、直前のフレームの入力音声の影響は当該フレー
ムにも及ぶところから当該フレームのレベルは直前のフ
レームからの応答分である僅かのレベルを有するもので
ある。従って、真の当該フレームの入力音声ｙを求める
ために見かけ上の入力音声から直前のフレームからの応
答分を差し引いく。利得ｇの量子化テーブル３１は情報
量の極く少ないもので事足り、特徴分析部３０により分
析された音声の性質に合わせて適応的に切り替え使用す
ることにより歪を小さくすることができる。切り替えの
パラメータとしては有声無声の情報、パワ、ピッチ周期
が考えられる。この第１段階の量子化はスカラ量子化で
あるので、数多くの量子化テーブルを使用しても量子化
テーブルのメモリ量自体極く僅かでもあるところから全
メモリ量の増加は問題とするに値しない。
【００１５】第３。第２の励振ベクトルの形状ｖを決定
する。通常は乱数符号帳１７から選択する。このときｙ
−ｇｘ' に対する歪を最小化する様に選択する。 第４。最後に、第２段階の利得のベクトル量子化を第２
段階の利得のベクトル量子化部２０2 において実施す
る。第２段階においては第１段階における利得量子化の
結果を補う様に第１の励振ベクトルの利得と符号帳１７
を選択して得られる第２の励振信号ベクトルの利得とを
一括してベクトル量子化を実施する。合成後の波形歪が
最小となる様な利得ベクトルを利得の符号帳１６および
１７から選択する。
する。通常は乱数符号帳１７から選択する。このときｙ
−ｇｘ' に対する歪を最小化する様に選択する。 第４。最後に、第２段階の利得のベクトル量子化を第２
段階の利得のベクトル量子化部２０2 において実施す
る。第２段階においては第１段階における利得量子化の
結果を補う様に第１の励振ベクトルの利得と符号帳１７
を選択して得られる第２の励振信号ベクトルの利得とを
一括してベクトル量子化を実施する。合成後の波形歪が
最小となる様な利得ベクトルを利得の符号帳１６および
１７から選択する。
【００１６】図４を参照してこの発明の第２の実施例を
説明する。この場合、利得のベクトル量子化部２０2 に
おいて利得のベクトル量子化を実施するに先だって、時
間領域について各励振ベクトル毎にレベルの三角窓４０
を乗算し、励振ベクトル信号を計４個の信号に分離す
る。この様に励振ベクトルにレベルの三角窓４０を乗算
してフレームの前半および後半を強調する前操作を施す
ことにより、励振ベクトルを直接ベクトル量子化する第
１の実施例の場合と比較して歪をより小さくすることが
できる。
説明する。この場合、利得のベクトル量子化部２０2 に
おいて利得のベクトル量子化を実施するに先だって、時
間領域について各励振ベクトル毎にレベルの三角窓４０
を乗算し、励振ベクトル信号を計４個の信号に分離す
る。この様に励振ベクトルにレベルの三角窓４０を乗算
してフレームの前半および後半を強調する前操作を施す
ことにより、励振ベクトルを直接ベクトル量子化する第
１の実施例の場合と比較して歪をより小さくすることが
できる。
【００１７】図５を参照してこの発明の第３の実施例を
説明する。第２の実施例と同様に、各励振ベクトルに時
間領域の三角窓４０を乗算してこれらを計４個の信号の
系統に分離している。第１段階における利得の量子化は
音声信号の特徴に合わせて量子化レベルを制御する。或
は、複数の量子化テーブルを具備してこれらを切り替え
て使用する。これに対して、第２段階における利得の量
子化は第１段階にける利得の量子化の結果を補う様に利
得を一括してベクトル量子化する。この場合、音声の特
徴とは無関係に全ての場合に共通に符号帳の中から歪を
最小にする利得ベクトルを選択してその符号を伝送す
る。
説明する。第２の実施例と同様に、各励振ベクトルに時
間領域の三角窓４０を乗算してこれらを計４個の信号の
系統に分離している。第１段階における利得の量子化は
音声信号の特徴に合わせて量子化レベルを制御する。或
は、複数の量子化テーブルを具備してこれらを切り替え
て使用する。これに対して、第２段階における利得の量
子化は第１段階にける利得の量子化の結果を補う様に利
得を一括してベクトル量子化する。この場合、音声の特
徴とは無関係に全ての場合に共通に符号帳の中から歪を
最小にする利得ベクトルを選択してその符号を伝送す
る。
【００１８】上述された何れの実施例の場合も、入力音
声のパワー、線形予測の予測利得、励振ベクトルのパワ
ーを使用して利得の量子化の前に信号の正規化を行なう
ことができ、スカラ量子化のステップ幅やベクトル量子
化の符号ベクトルの変動幅を小さくすることが可能であ
る。そして、通常第１段階にける利得の量子化は比較的
少ないビット数の量子化でよい。適応的に平均値のみを
変化させる量子化（０ビット量子化）を採用することが
できる。
声のパワー、線形予測の予測利得、励振ベクトルのパワ
ーを使用して利得の量子化の前に信号の正規化を行なう
ことができ、スカラ量子化のステップ幅やベクトル量子
化の符号ベクトルの変動幅を小さくすることが可能であ
る。そして、通常第１段階にける利得の量子化は比較的
少ないビット数の量子化でよい。適応的に平均値のみを
変化させる量子化（０ビット量子化）を採用することが
できる。
【００１９】
【発明の効果】以上の通りであって、この発明は第１段
階における適応的量子化により、フレーム毎に変化する
音声の特徴に合わせた量子化がなされ、第２段階の量子
化において全ての励振信号を考慮したベクトル量子化を
実施することにより波形歪を小さくすることができる。
階における適応的量子化により、フレーム毎に変化する
音声の特徴に合わせた量子化がなされ、第２段階の量子
化において全ての励振信号を考慮したベクトル量子化を
実施することにより波形歪を小さくすることができる。
【００２０】即ち、この発明の利得のベクトル量子化方
法は第１段階における量子化により利得の大きな変動を
吸収するので、第２段階における量子化の符号帳の符号
ベクトルの変動範囲を通常のベクトル量子化の場合の変
動範囲と比較して小さくすることができる。従って、符
号誤りがある場合も、第１段階における符号ビットだけ
を保護すれば符号誤りの影響を軽減することができる。
法は第１段階における量子化により利得の大きな変動を
吸収するので、第２段階における量子化の符号帳の符号
ベクトルの変動範囲を通常のベクトル量子化の場合の変
動範囲と比較して小さくすることができる。従って、符
号誤りがある場合も、第１段階における符号ビットだけ
を保護すれば符号誤りの影響を軽減することができる。
【００２１】そして、図１に示される様な従来の利得の
ベクトル量子化方法と比較して演算量およびメモリ量を
殆ど増加させることなくして歪を小さくすることができ
る。また、図２に示される様な適応的にベクトル量子化
の符号帳を切り替える利得のベクトル量子化方法と比較
して、歪を殆ど増加させることなくして符号帳のメモリ
量を大幅に削減することができる。
ベクトル量子化方法と比較して演算量およびメモリ量を
殆ど増加させることなくして歪を小さくすることができ
る。また、図２に示される様な適応的にベクトル量子化
の符号帳を切り替える利得のベクトル量子化方法と比較
して、歪を殆ど増加させることなくして符号帳のメモリ
量を大幅に削減することができる。
【図１】複数の励振信号をもつCELP符号化方法の基本構
成を示す図。
成を示す図。
【図２】適応的に利得を量子化するCELP符号化方法の従
来例を示す図。
来例を示す図。
【図３】この発明の励振信号の利得量子化方法の第１の
実施例を示す図。
実施例を示す図。
【図４】この発明の励振信号の利得量子化方法の第２の
実施例を示す図。
実施例を示す図。
【図５】この発明の励振信号の利得量子化方法の第３の
実施例を示す図。
実施例を示す図。
１２ 線形予測分析 １５ 線形予測合成部 １６ 符号帳 １７ 符号帳 ２０1 利得の量子化部 ２０2 利得のベクトル量子化部 ３０ 特徴分析部 ３１ 量子化テーブル
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大室 仲 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内
Claims (1)
- 【請求項１】 入力音声を一定のサンプリング周期毎に
線形予測分析し、予測係数より成る線形予測合成部通過
後の合成信号と入力音声との間の歪を最小とする複数の
励振信号の形状および利得を決定する線形予測符号化方
法に使用される励振信号の利得量子化方法において、２
段階の利得量子化を実施し、第１段階の利得量子化にお
いては利得を入力音声の特徴に合わせて適応的に量子化
し、第２段階の利得量子化においては第１段階における
利得量子化の結果を補う様に利得を一括してベクトル量
子化することを特徴とする励振信号の利得量子化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05001110A JP3099852B2 (ja) | 1993-01-07 | 1993-01-07 | 励振信号の利得量子化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05001110A JP3099852B2 (ja) | 1993-01-07 | 1993-01-07 | 励振信号の利得量子化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06202697A true JPH06202697A (ja) | 1994-07-22 |
| JP3099852B2 JP3099852B2 (ja) | 2000-10-16 |
Family
ID=11492334
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP05001110A Expired - Lifetime JP3099852B2 (ja) | 1993-01-07 | 1993-01-07 | 励振信号の利得量子化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3099852B2 (ja) |
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