JPH0683393A - 音声符号化装置 - Google Patents
音声符号化装置Info
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- JPH0683393A JPH0683393A JP4233925A JP23392592A JPH0683393A JP H0683393 A JPH0683393 A JP H0683393A JP 4233925 A JP4233925 A JP 4233925A JP 23392592 A JP23392592 A JP 23392592A JP H0683393 A JPH0683393 A JP H0683393A
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- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims abstract description 36
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 13
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 abstract description 5
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 abstract description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 5
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
Abstract
(57)【要約】
【目的】線形予測誤差をより小さくすることが可能な音
声符号化装置を提供する。 【構成】過去の入力音声をもとに再合成した合成音声か
らなる合成音声コードブックをもち、この合成音声コー
ドブックの各要素と入力音声を比較し、最も相関の高い
要素を入力音声から差し引いた差分音声に対して線形予
測係数を求める線形予測分析部２と、励起ベクトルから
構成される励起用コードブックを用いて、差分音声との
線形予測誤差を最小化するＡｂＳ処理部１０とを具備す
る。
声符号化装置を提供する。 【構成】過去の入力音声をもとに再合成した合成音声か
らなる合成音声コードブックをもち、この合成音声コー
ドブックの各要素と入力音声を比較し、最も相関の高い
要素を入力音声から差し引いた差分音声に対して線形予
測係数を求める線形予測分析部２と、励起ベクトルから
構成される励起用コードブックを用いて、差分音声との
線形予測誤差を最小化するＡｂＳ処理部１０とを具備す
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、人間の発する音声を効
率的に符号化する音声符号化方法のなかでも、分析合成
符号化方法を用いた音声符号化装置に関する。
率的に符号化する音声符号化方法のなかでも、分析合成
符号化方法を用いた音声符号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】分析合成符号化方法の代表例として、線
形予測分析と励起用コードブックを用いたＣＥＬＰ(Cod
e-Excited Linear Prediction : 残差駆動型線形予測）
符号化がある。この符号化方法を用いた音声符号化装置
の構成図を図６に示す。図中において音声入力部１に入
力された入力音声は線形予測分析部２に供給され、線形
予測係数αが求められる。そして、線形予測係数量子化
部３にてスカラー量子化されたαは線形予測器４に供給
される。線形予測器４には、同時に励起用コードブック
５からの励起ベクトルのインデックスｉe が入力され、
これより、線形予測器４からは線形予測音声ｘv が出力
される。差分器８において、入力音声ｘとその線形予測
音声ｘv との差分がとられ、予測誤差ｅが求まる。その
予測誤差ｅは聴覚的雑音感を低減させるために、聴覚重
み付けフィルタ６を通じて、誤差最小化部７に供給され
る。誤差最小化部７では予測誤差ｅの平均自乗誤差を求
め、最小の平均自乗誤差と、その時の励起ベクトルのイ
ンデックスｉe を保持する。そして、励起用コードブッ
ク５の全ての励起ベクトルについて、上記処理を行った
のち、音声復号化装置３０へ量子化された線形予測係数
αと励起ベクトルのインデックスｉe が送出されること
になる。
形予測分析と励起用コードブックを用いたＣＥＬＰ(Cod
e-Excited Linear Prediction : 残差駆動型線形予測）
符号化がある。この符号化方法を用いた音声符号化装置
の構成図を図６に示す。図中において音声入力部１に入
力された入力音声は線形予測分析部２に供給され、線形
予測係数αが求められる。そして、線形予測係数量子化
部３にてスカラー量子化されたαは線形予測器４に供給
される。線形予測器４には、同時に励起用コードブック
５からの励起ベクトルのインデックスｉe が入力され、
これより、線形予測器４からは線形予測音声ｘv が出力
される。差分器８において、入力音声ｘとその線形予測
音声ｘv との差分がとられ、予測誤差ｅが求まる。その
予測誤差ｅは聴覚的雑音感を低減させるために、聴覚重
み付けフィルタ６を通じて、誤差最小化部７に供給され
る。誤差最小化部７では予測誤差ｅの平均自乗誤差を求
め、最小の平均自乗誤差と、その時の励起ベクトルのイ
ンデックスｉe を保持する。そして、励起用コードブッ
ク５の全ての励起ベクトルについて、上記処理を行った
のち、音声復号化装置３０へ量子化された線形予測係数
αと励起ベクトルのインデックスｉe が送出されること
になる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た従来の音声符号化装置では、線形予測残差の隣接間フ
レームの相関性を用いる適応コードブックを使用しても
線形予測誤差を十分に小さくできなかった。
た従来の音声符号化装置では、線形予測残差の隣接間フ
レームの相関性を用いる適応コードブックを使用しても
線形予測誤差を十分に小さくできなかった。
【０００４】本発明の音声符号化装置はこのような課題
に着目してなされたものであり、その目的とするところ
は、再合成された合成音声そのもの及びその線形予測係
数の隣接間フレーム相関を利用することによって、線形
予測誤差をより小さくすることが可能でかつ、符号量の
低ビットレート化が可能な音声符号化装置を提供するこ
とにある。
に着目してなされたものであり、その目的とするところ
は、再合成された合成音声そのもの及びその線形予測係
数の隣接間フレーム相関を利用することによって、線形
予測誤差をより小さくすることが可能でかつ、符号量の
低ビットレート化が可能な音声符号化装置を提供するこ
とにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明の音声符号化装置は、過去の入力音声をも
とに再合成した合成音声からなる合成音声コードブック
をもち、この合成音声コードブックの各要素と入力音声
を比較し、最も相関の高い要素を入力音声から差し引い
た差分音声に対して線形予測係数を求める線形予測分析
部と、励起ベクトルから構成される励起用コードブック
を用いて、差分音声との線形予測誤差を最小化するＡｂ
Ｓ処理部とを具備する。
めに、本発明の音声符号化装置は、過去の入力音声をも
とに再合成した合成音声からなる合成音声コードブック
をもち、この合成音声コードブックの各要素と入力音声
を比較し、最も相関の高い要素を入力音声から差し引い
た差分音声に対して線形予測係数を求める線形予測分析
部と、励起ベクトルから構成される励起用コードブック
を用いて、差分音声との線形予測誤差を最小化するＡｂ
Ｓ処理部とを具備する。
【０００６】
【作用】すなわち、本発明においては、過去の入力音声
をもとに再合成した合成音声と入力音声とを比較して、
最も相関の高い要素を入力音声から差し引いた差分音声
に対して線形予測係数を求め、差分音声との線形予測誤
差を最小化する。
をもとに再合成した合成音声と入力音声とを比較して、
最も相関の高い要素を入力音声から差し引いた差分音声
に対して線形予測係数を求め、差分音声との線形予測誤
差を最小化する。
【０００７】
【実施例】本発明の実施例の概念図を図１に示す。本実
施例においても、従来の音声符号化装置と同様に、線形
予測分析部２と励起用コードブック５及びＡｂＳ（Anal
ysis By Synthesis : 合成による分析) 処理部１０を有
するが、本実施例はさらに過去の合成音声を基に作成さ
れた合成音声コードブック９をもつ。
施例においても、従来の音声符号化装置と同様に、線形
予測分析部２と励起用コードブック５及びＡｂＳ（Anal
ysis By Synthesis : 合成による分析) 処理部１０を有
するが、本実施例はさらに過去の合成音声を基に作成さ
れた合成音声コードブック９をもつ。
【０００８】音声入力部１に供給された入力音声は合成
音声コードブック９の各要素と比較され、差分器８にお
いて最も相関の高い要素との差分がとられる。得られた
差分音声は線形予測分析部２で分析され、線形予測係数
αが求められる。
音声コードブック９の各要素と比較され、差分器８にお
いて最も相関の高い要素との差分がとられる。得られた
差分音声は線形予測分析部２で分析され、線形予測係数
αが求められる。
【０００９】ＡｂＳ処理部１０は図６における線形予測
器４と差分器８、聴覚重み付けフィルタ６、誤差最小化
部７よりなる処理部で、線形予測分析部２からの線形予
測係数αと励起用コードブック５からの励起ベクトルを
用いて、最適な励起ベクトルを探索する。この最適な励
起ベクトルにより合成された合成音声と、前記算出済み
の入力音声と最も相関の高い合成音声コードブック９の
要素とを加算した合成音声を合成音声コードブック９の
新たな要素として追加し、最も時間的に古い要素を削除
する。この符号化装置から音声復号化装置３０へは、従
来の線形予測係数αと励起用コードブックのインデック
スｉe 以外に、合成音声コードブックのインデックスｉ
x'を送信する必要がある。上記処理を、入力音声を一定
間隔で分割した各音声区間毎に実施する。
器４と差分器８、聴覚重み付けフィルタ６、誤差最小化
部７よりなる処理部で、線形予測分析部２からの線形予
測係数αと励起用コードブック５からの励起ベクトルを
用いて、最適な励起ベクトルを探索する。この最適な励
起ベクトルにより合成された合成音声と、前記算出済み
の入力音声と最も相関の高い合成音声コードブック９の
要素とを加算した合成音声を合成音声コードブック９の
新たな要素として追加し、最も時間的に古い要素を削除
する。この符号化装置から音声復号化装置３０へは、従
来の線形予測係数αと励起用コードブックのインデック
スｉe 以外に、合成音声コードブックのインデックスｉ
x'を送信する必要がある。上記処理を、入力音声を一定
間隔で分割した各音声区間毎に実施する。
【００１０】図２に本発明の第１実施例の構成を示す。
図２の１〜９及び３０は、図１及び図６の同番号に対応
し、１１は入力音声と合成音声コードブック９の要素と
の誤差を受けとり、その誤差を最小とする合成音声コー
ドブック９のインデックスをサーチするように制御する
機能をもつ誤差最小化部Ａであり、１２は差分音声ｘ″
と線形予測器４からの出力であるｘ″の予測音声ｘv ″
との誤差を受けとり、その誤差を最小とする励起用コー
ドブック５のインデックスをサーチするように制御する
機能をもつ誤差最小化部Ｂであり、１３は音声信号同士
を加算する加算器である。上記構成からなる音声符号化
装置（図３では２０で示される）の動作を具体的に説明
する。
図２の１〜９及び３０は、図１及び図６の同番号に対応
し、１１は入力音声と合成音声コードブック９の要素と
の誤差を受けとり、その誤差を最小とする合成音声コー
ドブック９のインデックスをサーチするように制御する
機能をもつ誤差最小化部Ａであり、１２は差分音声ｘ″
と線形予測器４からの出力であるｘ″の予測音声ｘv ″
との誤差を受けとり、その誤差を最小とする励起用コー
ドブック５のインデックスをサーチするように制御する
機能をもつ誤差最小化部Ｂであり、１３は音声信号同士
を加算する加算器である。上記構成からなる音声符号化
装置（図３では２０で示される）の動作を具体的に説明
する。
【００１１】まず、一定の時間間隔で標本化され音声入
力部１に供給された入力音声は、差分器８において過去
の合成音声からなる合成音声コードブック９の１つの要
素と比較減算され、その結果が誤差として誤差最小化部
Ａ１１に送られる。誤差最小化部Ａ１１は合成音声コー
ドブック９のインデックスを操作しながら、誤差最小の
差分音声ｘ″とそのときの合成音声コードブック９のイ
ンデックスｉx'を求める。求められた差分音声ｘ″は線
形予測分析部２に供給され、公知の技術である共分散法
あるいは自己相関法を用いて線形予測係数αが分析次数
分（通常、分析次数は１０程度である）計算される。線
形予測器４では、線形予測係数αと励起用コードブック
５の要素である励起ベクトルを用いて、予測音声ｘv ″
を計算し、出力する。
力部１に供給された入力音声は、差分器８において過去
の合成音声からなる合成音声コードブック９の１つの要
素と比較減算され、その結果が誤差として誤差最小化部
Ａ１１に送られる。誤差最小化部Ａ１１は合成音声コー
ドブック９のインデックスを操作しながら、誤差最小の
差分音声ｘ″とそのときの合成音声コードブック９のイ
ンデックスｉx'を求める。求められた差分音声ｘ″は線
形予測分析部２に供給され、公知の技術である共分散法
あるいは自己相関法を用いて線形予測係数αが分析次数
分（通常、分析次数は１０程度である）計算される。線
形予測器４では、線形予測係数αと励起用コードブック
５の要素である励起ベクトルを用いて、予測音声ｘv ″
を計算し、出力する。
【００１２】次に誤差最小化部Ｂ１２では、差分器２１
において求められた差分音声ｘ″とその予測音声である
ｘv ″との誤差を受けとり、励起用コードブック５のイ
ンデックスを操作しながら、誤差最小の予測音声ｘv ″
とそのときの励起用コードブック５のインデックスｉe
を求める。そして、音声復号化装置３０へは、線形予測
係数αと励起用コードブック５のインデックスｉe と合
成音声コードブック５のインデックスｉx'が送出され
る。また、誤差最小の予測音声ｘv ″は加算器１３にお
いて、誤差最小化部Ａ１１で求めた合成音声コードブッ
ク９のインデックスｉx'の示す要素と加算され、その結
果である合成音声ｘ″は合成音声コードブック９のいく
つかの要素として登録される。
において求められた差分音声ｘ″とその予測音声である
ｘv ″との誤差を受けとり、励起用コードブック５のイ
ンデックスを操作しながら、誤差最小の予測音声ｘv ″
とそのときの励起用コードブック５のインデックスｉe
を求める。そして、音声復号化装置３０へは、線形予測
係数αと励起用コードブック５のインデックスｉe と合
成音声コードブック５のインデックスｉx'が送出され
る。また、誤差最小の予測音声ｘv ″は加算器１３にお
いて、誤差最小化部Ａ１１で求めた合成音声コードブッ
ク９のインデックスｉx'の示す要素と加算され、その結
果である合成音声ｘ″は合成音声コードブック９のいく
つかの要素として登録される。
【００１３】図３は、第１実施例の復号化装置の構成で
ある。音声符号化装置２０からは線形予測係数αと励起
用コードブック５のインデックスｉe と合成音声コード
ブック９のインデックスｉx'が送られてくる。まず、イ
ンデックスｉe の示す位置の励起用コードブック５の要
素が線形予測器４に供給され、線形予測係数αとによ
り、線形予測器４において差分音声ｘ″に対する予測音
声ｘv ″が合成される。そしてインデックスｉx'の示す
位置の合成音声コードブック９の要素ｘ′が取り出さ
れ、加算器１３にて、このｘ′とｘv ″の和がとられ、
合成音声ｘv として出力される。この合成音声ｘv は音
声符号化装置と同様に合成音声コードブック９のいくつ
かの要素として登録される。
ある。音声符号化装置２０からは線形予測係数αと励起
用コードブック５のインデックスｉe と合成音声コード
ブック９のインデックスｉx'が送られてくる。まず、イ
ンデックスｉe の示す位置の励起用コードブック５の要
素が線形予測器４に供給され、線形予測係数αとによ
り、線形予測器４において差分音声ｘ″に対する予測音
声ｘv ″が合成される。そしてインデックスｉx'の示す
位置の合成音声コードブック９の要素ｘ′が取り出さ
れ、加算器１３にて、このｘ′とｘv ″の和がとられ、
合成音声ｘv として出力される。この合成音声ｘv は音
声符号化装置と同様に合成音声コードブック９のいくつ
かの要素として登録される。
【００１４】次に、第２実施例の符号化装置の例を図４
に示す。この例は、第１実施例が合成音声ｘv を直接使
用していたのと異なり、合成音声ｘv を再度、線形予測
分析し、線形予測係数αを求め、これをコードブックと
して使用する。図４において、１５がそのコードブック
で、過去の入力音声の合成音声ｘv の線形予測係数（LP
C 係数）を格納した合成音声ＬＰＣコードブックであ
る。これも、順をおって具体的動作を説明していく。
に示す。この例は、第１実施例が合成音声ｘv を直接使
用していたのと異なり、合成音声ｘv を再度、線形予測
分析し、線形予測係数αを求め、これをコードブックと
して使用する。図４において、１５がそのコードブック
で、過去の入力音声の合成音声ｘv の線形予測係数（LP
C 係数）を格納した合成音声ＬＰＣコードブックであ
る。これも、順をおって具体的動作を説明していく。
【００１５】まず、一定の時間間隔で標本化され、音声
入力部１に供給された入力音声は線形予測分析部２に入
力され、線形予測係数αが求められる。この線形予測係
数αは合成音声ＬＰＣコードブック１５の１つの要素と
比較され、その結果が誤差として誤差最小化部Ａ１１に
送られる。誤差最小化部Ａ１１は合成音声ＬＰＣコード
ブック１５のインデックスを操作しながら、誤差最小の
合成音声ＬＰＣコードブック１５のインデックス iα′
を求める。線形予測器４では、インデックス iα´の示
す要素（線形予測係数α′）と励起用コードブック５の
要素である励起ベクトルを用いて、予測音声ｘv を計算
し出力する。
入力部１に供給された入力音声は線形予測分析部２に入
力され、線形予測係数αが求められる。この線形予測係
数αは合成音声ＬＰＣコードブック１５の１つの要素と
比較され、その結果が誤差として誤差最小化部Ａ１１に
送られる。誤差最小化部Ａ１１は合成音声ＬＰＣコード
ブック１５のインデックスを操作しながら、誤差最小の
合成音声ＬＰＣコードブック１５のインデックス iα′
を求める。線形予測器４では、インデックス iα´の示
す要素（線形予測係数α′）と励起用コードブック５の
要素である励起ベクトルを用いて、予測音声ｘv を計算
し出力する。
【００１６】次に誤差最小化部Ｂ１２は差分器２１にお
いて求められた入力音声ｘとその予測音声ｘv との誤差
を受けとり、励起用コードブック５のインデックスを操
作しながら、誤差最小の予測音声ｘv とそのときの励起
用コードブック５のインデックスｉe を求める。そし
て、音声復号化装置３０へは、合成音声ＬＰＣコードブ
ック１５のインデックスi α′と励起用コードブック５
のインデックスｉe が送出される。また、誤差最小の予
測音声ｘv は、誤差最小化部Ｂ１２から線形予測分析部
２に送られ、再度線形予測係数α″に変換され、合成音
声ＬＰＣコードブック１５の要素として新たに登録され
る。
いて求められた入力音声ｘとその予測音声ｘv との誤差
を受けとり、励起用コードブック５のインデックスを操
作しながら、誤差最小の予測音声ｘv とそのときの励起
用コードブック５のインデックスｉe を求める。そし
て、音声復号化装置３０へは、合成音声ＬＰＣコードブ
ック１５のインデックスi α′と励起用コードブック５
のインデックスｉe が送出される。また、誤差最小の予
測音声ｘv は、誤差最小化部Ｂ１２から線形予測分析部
２に送られ、再度線形予測係数α″に変換され、合成音
声ＬＰＣコードブック１５の要素として新たに登録され
る。
【００１７】図５は第２実施例の復号化装置の例であ
る。音声符号化装置２０からは、合成音声ＬＰＣコード
ブック１５のインデックス iα′と励起用コードブック
５のインデックスｉe が送られてくる。まず、インデッ
クス iα′の示す合成音声ＬＰＣコードブック１５の要
素α´とインデックスｉe の示す励起用コードブック５
の要素（励起ベクトル）が線形予測器４に供給され、合
成音声ｘv が計算され、出力される。また、この合成音
声ｘv は線形予測分析部２で再度、線形予測係数α″が
求められ、音声符号化装置側と同様に、合成音声ＬＰＣ
コードブック１５の要素として登録される。本実施例は
線形予測係数の適応的ベクトル量子化に相当するため、
従来のスカラー量子化に比較して量子化効率が高く、装
置内部にのみ線形予測係数をもつ（すなわち、線形予測
係数そのものを送信しない）ため、分析次数や量子化精
度を十分な大きさでもつことが可能となっている。
る。音声符号化装置２０からは、合成音声ＬＰＣコード
ブック１５のインデックス iα′と励起用コードブック
５のインデックスｉe が送られてくる。まず、インデッ
クス iα′の示す合成音声ＬＰＣコードブック１５の要
素α´とインデックスｉe の示す励起用コードブック５
の要素（励起ベクトル）が線形予測器４に供給され、合
成音声ｘv が計算され、出力される。また、この合成音
声ｘv は線形予測分析部２で再度、線形予測係数α″が
求められ、音声符号化装置側と同様に、合成音声ＬＰＣ
コードブック１５の要素として登録される。本実施例は
線形予測係数の適応的ベクトル量子化に相当するため、
従来のスカラー量子化に比較して量子化効率が高く、装
置内部にのみ線形予測係数をもつ（すなわち、線形予測
係数そのものを送信しない）ため、分析次数や量子化精
度を十分な大きさでもつことが可能となっている。
【００１８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の音声符号
化装置においては、従来使用されていなかった過去の合
成音声との相関（類似）性を利用して、高音質化及び低
ビットレート化が可能となる。
化装置においては、従来使用されていなかった過去の合
成音声との相関（類似）性を利用して、高音質化及び低
ビットレート化が可能となる。
【図１】本発明に係る音声符号化装置の実施例の概念図
である。
である。
【図２】本発明の第１実施例の音声符号化装置の構成を
示す図である。
示す図である。
【図３】第１実施例の復号化装置の構成を示す図であ
る。
る。
【図４】第２実施例の音声符号化装置の構成を示す図で
ある。
ある。
【図５】第２実施例の復号化装置の構成を示す図であ
る。
る。
【図６】従来の音声符号化装置の構成を示す図である。
１…音声入力部、２…線形予測分析部、５…励起用コー
ドブック、９…合成音声コードブック、１０…ＡｂＳ処
理部、３０…音声復号化装置。
ドブック、９…合成音声コードブック、１０…ＡｂＳ処
理部、３０…音声復号化装置。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成５年４月２日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正内容】
【００１２】次に誤差最小化部Ｂ１２では、差分器２１
において求められた差分音声ｘ″とその予測音声である
ｘv ″との誤差を受けとり、励起用コードブック５のイ
ンデックスを操作しながら、誤差最小の予測音声ｘv ″
とそのときの励起用コードブック５のインデックスｉe
を求める。そして、音声復号化装置３０へは、線形予測
係数αと励起用コードブック５のインデックスｉe と合
成音声コードブック５のインデックスｉx'が送出され
る。また、誤差最小の予測音声ｘv ″は加算器１３にお
いて、誤差最小化部Ａ１１で求めた合成音声コードブッ
ク９のインデックスｉx'の示す要素と加算され、その結
果である合成音声ｘ v は合成音声コードブック９のいく
つかの要素として登録される。
において求められた差分音声ｘ″とその予測音声である
ｘv ″との誤差を受けとり、励起用コードブック５のイ
ンデックスを操作しながら、誤差最小の予測音声ｘv ″
とそのときの励起用コードブック５のインデックスｉe
を求める。そして、音声復号化装置３０へは、線形予測
係数αと励起用コードブック５のインデックスｉe と合
成音声コードブック５のインデックスｉx'が送出され
る。また、誤差最小の予測音声ｘv ″は加算器１３にお
いて、誤差最小化部Ａ１１で求めた合成音声コードブッ
ク９のインデックスｉx'の示す要素と加算され、その結
果である合成音声ｘ v は合成音声コードブック９のいく
つかの要素として登録される。
Claims (1)
- 【請求項１】 過去の入力音声をもとに再合成した合成
音声からなる合成音声コードブックをもち、この合成音
声コードブックの各要素と入力音声を比較し、最も相関
の高い要素を入力音声から差し引いた差分音声に対して
線形予測係数を求める線形予測分析部と、 励起ベクトルから構成される励起用コードブックを用い
て、差分音声との線形予測誤差を最小化するＡｂＳ処理
部とを具備する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 |
|---|---|---|---|
| JP4233925A JPH0683393A (ja) | 1992-09-01 | 1992-09-01 | 音声符号化装置 |
| US08/052,658 US5432883A (en) | 1992-04-24 | 1993-04-26 | Voice coding apparatus with synthesized speech LPC code book |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4233925A JPH0683393A (ja) | 1992-09-01 | 1992-09-01 | 音声符号化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0683393A true JPH0683393A (ja) | 1994-03-25 |
Family
ID=16962756
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4233925A Pending JPH0683393A (ja) | 1992-04-24 | 1992-09-01 | 音声符号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0683393A (ja) |
-
1992
- 1992-09-01 JP JP4233925A patent/JPH0683393A/ja active Pending
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20020122 |