JPH07199994A - 音声符号化方式 - Google Patents
音声符号化方式Info
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- JPH07199994A JPH07199994A JP5337160A JP33716093A JPH07199994A JP H07199994 A JPH07199994 A JP H07199994A JP 5337160 A JP5337160 A JP 5337160A JP 33716093 A JP33716093 A JP 33716093A JP H07199994 A JPH07199994 A JP H07199994A
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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
- G10L19/04—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 predictive techniques
- G10L19/08—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters
- G10L19/12—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters the excitation function being a code excitation, e.g. in code excited linear prediction [CELP] vocoders
- G10L19/135—Vector sum excited linear prediction [VSELP]
-
- 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
- G10L2019/0013—Codebook search algorithms
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- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】８〜４ｋｂ／ｓ程度の音声符号化方式に於て、
音源コードブックで最適コードを探索する際に、演算ス
テップを減少させ、実時間処理と消費電力の低下を実現
する。 【構成】基底ベクトルの線形和で表される音源コードブ
ック探索を行うＶＳＥＬＰ方式において、既に符号化さ
れた音源コードに対しＧＲＡＹコード上で連続する音源
コードのみを用いて音源コードブックを探索し、探索回
路を減らす。
音源コードブックで最適コードを探索する際に、演算ス
テップを減少させ、実時間処理と消費電力の低下を実現
する。 【構成】基底ベクトルの線形和で表される音源コードブ
ック探索を行うＶＳＥＬＰ方式において、既に符号化さ
れた音源コードに対しＧＲＡＹコード上で連続する音源
コードのみを用いて音源コードブックを探索し、探索回
路を減らす。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声符号化システムに
関し、特にディジタル携帯電話で音声信号を低いビット
レート、特に８〜４ｋｂ／ｓ程度で高品質に符号化する
ための音声符号化システムに関する。
関し、特にディジタル携帯電話で音声信号を低いビット
レート、特に８〜４ｋｂ／ｓ程度で高品質に符号化する
ための音声符号化システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、無線を媒介にした自動車電話やコ
ードレス電話のディジタル化が急がれている。無線では
使用できる周波数帯域が少ないため、音声信号を低ビッ
トレートで符号化する方式の開発は重要である。音声信
号を８〜４ｋｂ／ｓ程度の低いビットレートで符号化す
る方式として、例えば、アメリカのアタルらによるアイ
キャスプ プロシーディング記載のコードエキサイテッ
ド リニア プレディクション：ハイクオリティ アト
ロウビットレーツ（Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒａｎｄ
Ｂ．Ｓ．Ａｔａｌ，”Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉ
ｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕａｌ
ｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｌｏｗｂｉｔ ｒａｔｅ
ｓ”，ＩＣＡＳＳＰ ｐｒｏｃ．８５，ｐｐ．９３７−
９４０，１９８５）と題した論文（文献１）等に記載さ
れているＣＥＬＰ（ＣｏｄｅＥｘｃｉｔｅｄ ＬＰＣ
Ｃｏｄｉｎｇ）が知られている。この方法において、送
信側では次の手順で符号化処理が行われる。先ずフレー
ム毎（例えば２０ｍｓ）に音声信号から音声の周波数特
性を表すスペクトルパラメータを抽出する（短期予
測）。短期予測として多くの場合、線形予測分析（ＬＰ
Ｃ：ＬｉｎｅａｒＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｄｉｎ
ｇ）が用いられる。短期予測で得られるパラメータは、
符号化、復号化において合成フィルタの係数として用い
られる。次にフレームをさらに小区間のサブフレームＮ
（例えば５ｍｓ）に分割する。サブフレーム毎に過去の
音源信号から長区間相関（ピッチ相関）を表すピッチパ
ラメータ（遅延）Ｌを抽出し、ピッチパラメータにより
そのサブフレームの音声信号を長期予測する。これは、
式（１）で表される過去の音源信号ｒ［ｎ］をＬだけ遅
延させた信号ｒ［ｎ−Ｌ］を用いて得られる合成信号ｈ
ｗ［ｎ］＊ｒ［ｎ−Ｌ］（＊は畳み込み積分）と音声信
号の２乗誤差の最小化問題になる。具体的には、Ｌを音
声の基本周波数の範囲をカバーしていると考えられる範
囲（例えば２０〜１４７）で変化させ、式（２）の音声
信号と合成信号の相互相関ＣＬの２乗を合成信号の自己
相関ＧＬで割った値ＶＬが最大になる遅延Ｌとゲインβ
を求める。このようにして行う長期予測は適応コードブ
ックと呼ばれている。
ードレス電話のディジタル化が急がれている。無線では
使用できる周波数帯域が少ないため、音声信号を低ビッ
トレートで符号化する方式の開発は重要である。音声信
号を８〜４ｋｂ／ｓ程度の低いビットレートで符号化す
る方式として、例えば、アメリカのアタルらによるアイ
キャスプ プロシーディング記載のコードエキサイテッ
ド リニア プレディクション：ハイクオリティ アト
ロウビットレーツ（Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒａｎｄ
Ｂ．Ｓ．Ａｔａｌ，”Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉ
ｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕａｌ
ｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｌｏｗｂｉｔ ｒａｔｅ
ｓ”，ＩＣＡＳＳＰ ｐｒｏｃ．８５，ｐｐ．９３７−
９４０，１９８５）と題した論文（文献１）等に記載さ
れているＣＥＬＰ（ＣｏｄｅＥｘｃｉｔｅｄ ＬＰＣ
Ｃｏｄｉｎｇ）が知られている。この方法において、送
信側では次の手順で符号化処理が行われる。先ずフレー
ム毎（例えば２０ｍｓ）に音声信号から音声の周波数特
性を表すスペクトルパラメータを抽出する（短期予
測）。短期予測として多くの場合、線形予測分析（ＬＰ
Ｃ：ＬｉｎｅａｒＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｄｉｎ
ｇ）が用いられる。短期予測で得られるパラメータは、
符号化、復号化において合成フィルタの係数として用い
られる。次にフレームをさらに小区間のサブフレームＮ
（例えば５ｍｓ）に分割する。サブフレーム毎に過去の
音源信号から長区間相関（ピッチ相関）を表すピッチパ
ラメータ（遅延）Ｌを抽出し、ピッチパラメータにより
そのサブフレームの音声信号を長期予測する。これは、
式（１）で表される過去の音源信号ｒ［ｎ］をＬだけ遅
延させた信号ｒ［ｎ−Ｌ］を用いて得られる合成信号ｈ
ｗ［ｎ］＊ｒ［ｎ−Ｌ］（＊は畳み込み積分）と音声信
号の２乗誤差の最小化問題になる。具体的には、Ｌを音
声の基本周波数の範囲をカバーしていると考えられる範
囲（例えば２０〜１４７）で変化させ、式（２）の音声
信号と合成信号の相互相関ＣＬの２乗を合成信号の自己
相関ＧＬで割った値ＶＬが最大になる遅延Ｌとゲインβ
を求める。このようにして行う長期予測は適応コードブ
ックと呼ばれている。
【０００３】
【０００４】次に、あらかじめ用意された種類の雑音列
（音源コードブック）から抽出したコードベクトルｅｊ
［ｎ］による合成信号ｈｗ［ｎ］＊ｅｊ［ｎ］と、長期
予測して求められた残差信号ｄ［ｎ］との誤差電力が最
小になるコードベクトルｅｊ（ｊはコードベクトルの種
類を表すインデックス：音源コード）とゲインγを決定
する。これは、長期予測と同様に式（３）で表されるコ
ードベクトルｅｊ［ｎ］で生成される合成信号ｈ［ｎ］
＊ｅｊ［ｎ］と残差信号ｄ［ｎ］との２乗誤差の最小問
題になる。具体的には、Ｂビットの音源コードブックの
場合、音源コードｊを０から２B −１まで変化させ（Ｂ
＝１０なら０〜１０２３）、全ての音源コードに対し式
（４）のＶｊを算出し、Ｖｊが最大になるｊとγを求め
る。すなわち、探索範囲を限定しないで全探索を行って
いる。
（音源コードブック）から抽出したコードベクトルｅｊ
［ｎ］による合成信号ｈｗ［ｎ］＊ｅｊ［ｎ］と、長期
予測して求められた残差信号ｄ［ｎ］との誤差電力が最
小になるコードベクトルｅｊ（ｊはコードベクトルの種
類を表すインデックス：音源コード）とゲインγを決定
する。これは、長期予測と同様に式（３）で表されるコ
ードベクトルｅｊ［ｎ］で生成される合成信号ｈ［ｎ］
＊ｅｊ［ｎ］と残差信号ｄ［ｎ］との２乗誤差の最小問
題になる。具体的には、Ｂビットの音源コードブックの
場合、音源コードｊを０から２B −１まで変化させ（Ｂ
＝１０なら０〜１０２３）、全ての音源コードに対し式
（４）のＶｊを算出し、Ｖｊが最大になるｊとγを求め
る。すなわち、探索範囲を限定しないで全探索を行って
いる。
【０００５】
【０００６】
【０００７】決定されたコードベクトルの種類を表す音
源コードとゲインならびにスペクトルパラメータとビッ
チパラメータを伝送する。
源コードとゲインならびにスペクトルパラメータとビッ
チパラメータを伝送する。
【０００８】また、音源コードブックとして短期予測と
長期予測後の残差信号をベクトル量子化（ＶＱ）して作
成する、学習音源コードブックを用いる方法も提案され
ている。この方式は、特開平３−２４３９９８号公報
（文献２）や特開平３−２４３９９９号公報（文献３）
等に記載されている。
長期予測後の残差信号をベクトル量子化（ＶＱ）して作
成する、学習音源コードブックを用いる方法も提案され
ている。この方式は、特開平３−２４３９９８号公報
（文献２）や特開平３−２４３９９９号公報（文献３）
等に記載されている。
【０００９】さらに、式（５）のようにコードベクトル
ｅｌ［ｎ］（Ｉは音源コード）をＭ個（Ｍは９個程度）
の少ない音源コードブック（基底ベクトル）Ｖｍ［ｎ］
（ｍは基底ベクトルの番号）の線形和で表わす方法はＶ
ＳＥＬＰ方式（ＶｅｃｔｏｒＳｕｍ Ｅｘｃｉｔｅｄ
ＬＰｃ）として、北米並びに日本のフルレートの自動車
電話用音声符号化方式として標準化されている。
ｅｌ［ｎ］（Ｉは音源コード）をＭ個（Ｍは９個程度）
の少ない音源コードブック（基底ベクトル）Ｖｍ［ｎ］
（ｍは基底ベクトルの番号）の線形和で表わす方法はＶ
ＳＥＬＰ方式（ＶｅｃｔｏｒＳｕｍ Ｅｘｃｉｔｅｄ
ＬＰｃ）として、北米並びに日本のフルレートの自動車
電話用音声符号化方式として標準化されている。
【００１０】
【００１１】この方式は、例えば特開平２−５０２１３
５号公報（文献４）に詳しく述べられている。この方式
では、音源コードブックの構成の特殊性を利用し、音源
コードブックで生成される合成信号と音声信号との相互
相関Ｃｊと合成信号の自己相関Ｇｊが、式（６）で算出
でき、演算量がＭ／Ｎ程度に減少する。
５号公報（文献４）に詳しく述べられている。この方式
では、音源コードブックの構成の特殊性を利用し、音源
コードブックで生成される合成信号と音声信号との相互
相関Ｃｊと合成信号の自己相関Ｇｊが、式（６）で算出
でき、演算量がＭ／Ｎ程度に減少する。
【００１２】
【００１３】式（６）で、ｕとｊは１ビットのみが異な
る音源コードであり、ｖが異なるビットの番号になる。
ｕは式（７）で表されるグレイコード（交番二進符号）
で生成される。音源コードの探索は基底ベクトルの数が
Ｍ個の場合、ｉ＝０〜２M −１に対応するＣＲＡＹコー
ドｕの順に行われる。すなわち、探索範囲を限定しない
で全探索を行っている。
る音源コードであり、ｖが異なるビットの番号になる。
ｕは式（７）で表されるグレイコード（交番二進符号）
で生成される。音源コードの探索は基底ベクトルの数が
Ｍ個の場合、ｉ＝０〜２M −１に対応するＣＲＡＹコー
ドｕの順に行われる。すなわち、探索範囲を限定しない
で全探索を行っている。
【００１４】
【００１５】従来例の代表としてＶＳＥＬＰ方式の構成
図を図４に示す。処理の流れを簡単に説明する。信号線
１００から音声信号を入力しバッファ回路１１０で音声
信号を記憶する。次に、音声分析し、スペクトルパラメ
ータである反射係数を算出する。フレームエネルギーと
反射係数は分析時にスカラ量子化され、マルチプレクサ
２５０に送られる。反射係数はαパラメータ変換回路３
６０でαパラメータに変換される。次に、αパラメータ
を用いてパラメータ補間回路１６０でサブフレーム間の
補間が行われ、サブフレーム単位の処理に用いられる。
記憶された音声信号をサブフレーム分割回路１２０で分
割し、各サブフレーム毎の信号に対し以下の処理を行
う。まず、聴感重み付け回路１７０で聴感重み付けを施
し、影響信号減算回路１８０で影響信号を算出し、重み
付け信号から差し引く。適応コードブック１９０で最適
遅延を求める。ＶＳＥＬＰ音源コード探索回路３４０
で、全音源コードを用いて、ベクトルの和で表される音
源コードブックの探索を行う。ＧＳＰＯコード探索回路
３３０で、適応コードブックの音源のゲイン項とＶＳＥ
ＬＰ音源のゲイン項を求め、音源生成回路２３０で音源
信号を生成し、過去の音源信号として蓄える。最後に、
生成された音源を用いて重み付け合成を重み付け合成回
路２４０で行う。マルチプレクサ２５０より、ＦＬＡＴ
分析３５０、適応コードブック１９０、ＶＳＥＬＰ音源
コードブック３４０、ＧＳＰ０コード探索回路３３０の
出力符号系列を組み合わせて出力する。これらの処理は
各サブフレーム毎に行う。
図を図４に示す。処理の流れを簡単に説明する。信号線
１００から音声信号を入力しバッファ回路１１０で音声
信号を記憶する。次に、音声分析し、スペクトルパラメ
ータである反射係数を算出する。フレームエネルギーと
反射係数は分析時にスカラ量子化され、マルチプレクサ
２５０に送られる。反射係数はαパラメータ変換回路３
６０でαパラメータに変換される。次に、αパラメータ
を用いてパラメータ補間回路１６０でサブフレーム間の
補間が行われ、サブフレーム単位の処理に用いられる。
記憶された音声信号をサブフレーム分割回路１２０で分
割し、各サブフレーム毎の信号に対し以下の処理を行
う。まず、聴感重み付け回路１７０で聴感重み付けを施
し、影響信号減算回路１８０で影響信号を算出し、重み
付け信号から差し引く。適応コードブック１９０で最適
遅延を求める。ＶＳＥＬＰ音源コード探索回路３４０
で、全音源コードを用いて、ベクトルの和で表される音
源コードブックの探索を行う。ＧＳＰＯコード探索回路
３３０で、適応コードブックの音源のゲイン項とＶＳＥ
ＬＰ音源のゲイン項を求め、音源生成回路２３０で音源
信号を生成し、過去の音源信号として蓄える。最後に、
生成された音源を用いて重み付け合成を重み付け合成回
路２４０で行う。マルチプレクサ２５０より、ＦＬＡＴ
分析３５０、適応コードブック１９０、ＶＳＥＬＰ音源
コードブック３４０、ＧＳＰ０コード探索回路３３０の
出力符号系列を組み合わせて出力する。これらの処理は
各サブフレーム毎に行う。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】前記ＣＥＬＰ系の音声
符号化方式の場合、演算量が極めて多くなるため、実際
に装置化する場合、３０ＭＨｚ程度の高いクロックでＤ
ＳＰ（ディジタル・シグナル・プロセッサ）を動かざる
を得なくなる。その結果、ＤＳＰの消費電力が大きくな
り、大きな電池を持てない携帯電話では通話時間４５分
程度で電池切れを起こす。このような、電池の使用時間
の短さは、携帯電話において解決しなければならない技
術的課題である。
符号化方式の場合、演算量が極めて多くなるため、実際
に装置化する場合、３０ＭＨｚ程度の高いクロックでＤ
ＳＰ（ディジタル・シグナル・プロセッサ）を動かざる
を得なくなる。その結果、ＤＳＰの消費電力が大きくな
り、大きな電池を持てない携帯電話では通話時間４５分
程度で電池切れを起こす。このような、電池の使用時間
の短さは、携帯電話において解決しなければならない技
術的課題である。
【００１７】本発明の目的は、ＣＥＬＰ系の音声符号化
方式の演算量を低減することにより上述した問題点を解
決し、４ｋｂ／ｓでも音質の良好な音声符号化方式を提
供することにある。
方式の演算量を低減することにより上述した問題点を解
決し、４ｋｂ／ｓでも音質の良好な音声符号化方式を提
供することにある。
【００１８】
【課題を解決するための手段】本発明の第１の音声符号
化システムは、音声信号から一定区間毎に、短期予測パ
ラメータを求める手段と、長期予測パラメータを探索す
る手段と、雑音列からなる音源コードブックと、前記音
源コードブックの探索範囲を既に符号化された区間の音
源コードの前後数コードに設定する手段と、前記音源コ
ードブックから最適な音源信号を求める手段を備える。
化システムは、音声信号から一定区間毎に、短期予測パ
ラメータを求める手段と、長期予測パラメータを探索す
る手段と、雑音列からなる音源コードブックと、前記音
源コードブックの探索範囲を既に符号化された区間の音
源コードの前後数コードに設定する手段と、前記音源コ
ードブックから最適な音源信号を求める手段を備える。
【００１９】本発明の第２の音声符号化システムは、音
声信号から一定区間毎に、短期予測パラメータを求める
手段と、長期予測パラメータを探索する手段と、ベクト
ル量子化により学習された音源コードブックと、前記音
源コードブックの各音源信号間の類似度を表すテーブル
と、前記音源コードブックの探索範囲を既に符号化され
た区間の音源コードと前記テーブルより設定する手段
と、前記音源コードブックから最適な音源信号を求める
手段とを備える。
声信号から一定区間毎に、短期予測パラメータを求める
手段と、長期予測パラメータを探索する手段と、ベクト
ル量子化により学習された音源コードブックと、前記音
源コードブックの各音源信号間の類似度を表すテーブル
と、前記音源コードブックの探索範囲を既に符号化され
た区間の音源コードと前記テーブルより設定する手段
と、前記音源コードブックから最適な音源信号を求める
手段とを備える。
【００２０】本発明の第３の音声符号化システムは、音
声信号から一定区間毎に、短期予測パラメータを求める
手段と、長期予測パラメータを探索する手段と、数個の
基底ベクトルの和で表される音源コードブックと、前記
音源コードブックの探索範囲を既に符号化された区間の
音源コードとグレイコードより設定する手段と、前記音
源コードブックから最適な音源信号を求める手段とを備
える。
声信号から一定区間毎に、短期予測パラメータを求める
手段と、長期予測パラメータを探索する手段と、数個の
基底ベクトルの和で表される音源コードブックと、前記
音源コードブックの探索範囲を既に符号化された区間の
音源コードとグレイコードより設定する手段と、前記音
源コードブックから最適な音源信号を求める手段とを備
える。
【００２１】
【実施例】図１は本願第１の発明の実施例である実施例
１の構成図である。
１の構成図である。
【００２２】図２は本願第２の発明の実施例である実施
例２の構成図である。
例２の構成図である。
【００２３】図３は本願第３の発明の実施例である実施
例３の構成図である。
例３の構成図である。
【００２４】まず、実施例１について図面を参照しなが
ら説明する。
ら説明する。
【００２５】最初に本実施例の構成モジュールを説明す
る。バッファ回路１１０は音声信号を記憶する回路であ
る。サブフレーム分割回路１２０はバッファに蓄積され
た音声信号をいくつかのサブフレームに分割する回路で
ある。ＬＰＣ分析回路１３０は音声のスペクトルパラメ
ータであるＬＰＣ係数（αパラメータ）を抽出する回路
である。パラメータ量子化回路１４０はαパラメータを
ＬＣＰパラメータに変換し、量子化する回路である。パ
ラメータ逆量子化回路１５０は量子化されたＬＳＰパラ
メータを逆量子化し、αパラメータに変換する回路であ
る。パラメータ補間回路１６０はスペクトルパラメータ
を補間し、サブフレーム毎のαパラメータを求める回路
である。聴間重み付け回路１７０はサブフレーム区間の
音声信号に対し聴間重み付けを行う回路である。影響信
号減算回路１８０は重み付けされた合成フィルタの零入
力応答である影響信号を算出し、重み付け信号より減算
する回路である。適応コードブック１９０は、最適遅延
を決定する回路である。重み付け合成回路２４０は重み
付け合成を行う回路である。雑音列２７０は音源信号を
表すの雑音源を蓄えた音源コードブックである。この音
源コードブックの詳細は文献１を参照できる。探索範囲
設定回路２００は１つ前のサブフレームの音源コードを
用いて、音源コードブックの探索範囲を設定する回路で
ある。音源コード探索回路２１０は最適な音源コードの
探索を行う回路である。ゲインコードブック２８０は適
応コードブックの音源と音源コードブックの音源の２つ
のゲインをベクトルの形で蓄えたコードブックである。
ゲインコード探索回路２２０は適応コードブックの音源
と音源コードブックの音源の各々のゲインをゲインコー
ドブック２８０を用いて探索する回路である。音源生成
回路２３０は適応コードブックによる音源と音源コード
ブックによる音源をゲイン項を掛けて加算し音源信号を
生成すると共に、過去の音源として蓄える回路である。
マルチプレクサ２５０は符号系列を組み合わせて出力す
る回路である。
る。バッファ回路１１０は音声信号を記憶する回路であ
る。サブフレーム分割回路１２０はバッファに蓄積され
た音声信号をいくつかのサブフレームに分割する回路で
ある。ＬＰＣ分析回路１３０は音声のスペクトルパラメ
ータであるＬＰＣ係数（αパラメータ）を抽出する回路
である。パラメータ量子化回路１４０はαパラメータを
ＬＣＰパラメータに変換し、量子化する回路である。パ
ラメータ逆量子化回路１５０は量子化されたＬＳＰパラ
メータを逆量子化し、αパラメータに変換する回路であ
る。パラメータ補間回路１６０はスペクトルパラメータ
を補間し、サブフレーム毎のαパラメータを求める回路
である。聴間重み付け回路１７０はサブフレーム区間の
音声信号に対し聴間重み付けを行う回路である。影響信
号減算回路１８０は重み付けされた合成フィルタの零入
力応答である影響信号を算出し、重み付け信号より減算
する回路である。適応コードブック１９０は、最適遅延
を決定する回路である。重み付け合成回路２４０は重み
付け合成を行う回路である。雑音列２７０は音源信号を
表すの雑音源を蓄えた音源コードブックである。この音
源コードブックの詳細は文献１を参照できる。探索範囲
設定回路２００は１つ前のサブフレームの音源コードを
用いて、音源コードブックの探索範囲を設定する回路で
ある。音源コード探索回路２１０は最適な音源コードの
探索を行う回路である。ゲインコードブック２８０は適
応コードブックの音源と音源コードブックの音源の２つ
のゲインをベクトルの形で蓄えたコードブックである。
ゲインコード探索回路２２０は適応コードブックの音源
と音源コードブックの音源の各々のゲインをゲインコー
ドブック２８０を用いて探索する回路である。音源生成
回路２３０は適応コードブックによる音源と音源コード
ブックによる音源をゲイン項を掛けて加算し音源信号を
生成すると共に、過去の音源として蓄える回路である。
マルチプレクサ２５０は符号系列を組み合わせて出力す
る回路である。
【００２６】次に、本願第１の発明における、音源コー
ドブックの探索方法を詳細に説明する。１つ前のサブフ
レームで得られた音源コードを用いて、その音源コード
の前後Ｓ個（例えばＳ＝１０）の音源コードを探索範囲
設定回路２００で設定する。設定された電源コードのみ
を用いて音源コードブック探索回路２１０で通常の音源
コードブック探索を行う。本件第１の発明の場合、音源
コードブックは雑音列のため、１つ前のサブフレームの
音源と現サブフレームの音源の類似性を考慮すると、１
つ前のサブフレームの音源コードの前後数コードの中に
最適な音源に近いものが存在する確率はかなり高いと考
えられる。したがって、この方法により精度を落とすこ
となく、演算量の低減化が可能になる。
ドブックの探索方法を詳細に説明する。１つ前のサブフ
レームで得られた音源コードを用いて、その音源コード
の前後Ｓ個（例えばＳ＝１０）の音源コードを探索範囲
設定回路２００で設定する。設定された電源コードのみ
を用いて音源コードブック探索回路２１０で通常の音源
コードブック探索を行う。本件第１の発明の場合、音源
コードブックは雑音列のため、１つ前のサブフレームの
音源と現サブフレームの音源の類似性を考慮すると、１
つ前のサブフレームの音源コードの前後数コードの中に
最適な音源に近いものが存在する確率はかなり高いと考
えられる。したがって、この方法により精度を落とすこ
となく、演算量の低減化が可能になる。
【００２７】次に発明の流れを説明する。信号線１００
から音声信号を入力しバッファ回路１１０で音声信号を
記憶する。ＬＰＣ分析回路１３０でＬＰＣ分析し、スペ
クトルパラメータであるαパラメータを算出する。算出
されたαパラメータはパラメータ量子化回路１４０でＬ
ＳＰパラメータに変換された後、量子化されマルチプレ
クサ２５０に送られるとともに、再度ＬＳＰ係数に復号
化される。復号化されたＬＳＰパラメータを用いて、パ
ラメータ補間回路１６０でパラメータの補間を行い、α
パラメータに変換する。このαパラメータはサブフレー
ム単位の処理に用いられる。バッファ回路１１０に記憶
された音声信号をサブフレーム分割回路１２０で分割
し、各サブフレーム毎の信号に対し以下の処理を行う。
まず、聴感重み付け回路１７０で聴感重み付けを施し、
影響信号減算回路１８０で影響信号を算出し、重み付け
信号から差し引く。適応コードブック１９０で最適遅延
を求める。遅延が決定された後、探索範囲設定回路２０
０で１サブフレーム前の音源コードを基準にして音源コ
ードブックの探索範囲を決定する。設定された音源コー
ドのみを用いて、音源コード探索回路２１０で音源コー
ドブック探索を行う。次に、ゲインコード探索回路２２
０で、適応コードブックの音源と音源コードブックの音
源のゲインを求める。音源生成回路２３０で適応コード
ブックによる音源と音源コードブックによる音源をゲイ
ン項を掛けて加算し、過去の音源として蓄える。最後
に、生成された音源信号を用いて重み付け合成回路２４
０で重み付け合成を行い、次のサブフレームの影響信号
生成に用いる。マルチプレクサ２５０はパラメータ量子
化回路１４０、適応コードブック１９０、音源コード探
索回路２１０、ゲインコード探索回路２２０の出力符号
系列を組み合わせて出力する。これらの処理は各サブフ
レーム毎に行う。
から音声信号を入力しバッファ回路１１０で音声信号を
記憶する。ＬＰＣ分析回路１３０でＬＰＣ分析し、スペ
クトルパラメータであるαパラメータを算出する。算出
されたαパラメータはパラメータ量子化回路１４０でＬ
ＳＰパラメータに変換された後、量子化されマルチプレ
クサ２５０に送られるとともに、再度ＬＳＰ係数に復号
化される。復号化されたＬＳＰパラメータを用いて、パ
ラメータ補間回路１６０でパラメータの補間を行い、α
パラメータに変換する。このαパラメータはサブフレー
ム単位の処理に用いられる。バッファ回路１１０に記憶
された音声信号をサブフレーム分割回路１２０で分割
し、各サブフレーム毎の信号に対し以下の処理を行う。
まず、聴感重み付け回路１７０で聴感重み付けを施し、
影響信号減算回路１８０で影響信号を算出し、重み付け
信号から差し引く。適応コードブック１９０で最適遅延
を求める。遅延が決定された後、探索範囲設定回路２０
０で１サブフレーム前の音源コードを基準にして音源コ
ードブックの探索範囲を決定する。設定された音源コー
ドのみを用いて、音源コード探索回路２１０で音源コー
ドブック探索を行う。次に、ゲインコード探索回路２２
０で、適応コードブックの音源と音源コードブックの音
源のゲインを求める。音源生成回路２３０で適応コード
ブックによる音源と音源コードブックによる音源をゲイ
ン項を掛けて加算し、過去の音源として蓄える。最後
に、生成された音源信号を用いて重み付け合成回路２４
０で重み付け合成を行い、次のサブフレームの影響信号
生成に用いる。マルチプレクサ２５０はパラメータ量子
化回路１４０、適応コードブック１９０、音源コード探
索回路２１０、ゲインコード探索回路２２０の出力符号
系列を組み合わせて出力する。これらの処理は各サブフ
レーム毎に行う。
【００２８】次に図２を参照しながら実施例２について
説明する。最初に本実施例の構成モジュールを説明す
る。学習音源コードブック３００は、ベクトル量子化
（ＶＱ）により学習されたサブフレーム長の音源ベクト
ルより構成される音源コードブックである。学習音源コ
ードブックの詳細については、文献２と文献３で参照で
きる。類似度テーブル２９０は学習音源コードブック３
００の各音源コードに対し、類似度の高い順にＳ個（例
えばＳ＝１０）の音源コードを記載したテーブルであ
る。探索範囲設定回路２０５は１つ前のサブフレームの
音源コードと類似度テーブルを用いて、探索を行う音源
コードを設定する回路である。図２の中で図１で説明し
た構成要素と同じ番号を持つ構成要素は同じ機能を有す
る。
説明する。最初に本実施例の構成モジュールを説明す
る。学習音源コードブック３００は、ベクトル量子化
（ＶＱ）により学習されたサブフレーム長の音源ベクト
ルより構成される音源コードブックである。学習音源コ
ードブックの詳細については、文献２と文献３で参照で
きる。類似度テーブル２９０は学習音源コードブック３
００の各音源コードに対し、類似度の高い順にＳ個（例
えばＳ＝１０）の音源コードを記載したテーブルであ
る。探索範囲設定回路２０５は１つ前のサブフレームの
音源コードと類似度テーブルを用いて、探索を行う音源
コードを設定する回路である。図２の中で図１で説明し
た構成要素と同じ番号を持つ構成要素は同じ機能を有す
る。
【００２９】次に、本願第２の発明における、音源コー
ドブックの探索方法を詳細に説明する。先ず、探索範囲
設定回路２０５で１つ前のサブフレームで得られた音源
コードに対し類似度の高いＳ個（例えばＳ＝１０）の音
源コードを選択する。選択された類似度の高い音源コー
ドのみを用いて音源コード探索回路２１０で通常の音源
コードブック探索を行う。本件第２の発明の場合、音源
コードブックは学習音源コードブックのため、１つ前の
サブフレームの音源コードとその前後いくつかのコード
との類似度は高いとは限らない。そこで、あらかじめ類
似度の高い音源コードを示した類似度テーブルを用意
し、テーブル引きにより探索する音源コードの設定を行
う。１つ前のサブフレームと現サブフレームの音源の類
似度はかなり高いと考えられるので、類似度の高いと考
えれる。したがって、この方法により精度を落とすこと
なく、演算量の低減化が可能になる。
ドブックの探索方法を詳細に説明する。先ず、探索範囲
設定回路２０５で１つ前のサブフレームで得られた音源
コードに対し類似度の高いＳ個（例えばＳ＝１０）の音
源コードを選択する。選択された類似度の高い音源コー
ドのみを用いて音源コード探索回路２１０で通常の音源
コードブック探索を行う。本件第２の発明の場合、音源
コードブックは学習音源コードブックのため、１つ前の
サブフレームの音源コードとその前後いくつかのコード
との類似度は高いとは限らない。そこで、あらかじめ類
似度の高い音源コードを示した類似度テーブルを用意
し、テーブル引きにより探索する音源コードの設定を行
う。１つ前のサブフレームと現サブフレームの音源の類
似度はかなり高いと考えられるので、類似度の高いと考
えれる。したがって、この方法により精度を落とすこと
なく、演算量の低減化が可能になる。
【００３０】次に発明の流れを説明する。信号線１００
から音声信号を入力しバッファ回路１１０で音声信号を
記憶する。ＬＰＣ分析回路１３０でＬＰＣ分析し、スペ
クトルパラメータであるαパラメータを算出する。算出
されたαパラメータはパラメータ量子化回路１４０でＬ
ＳＰパラメータに変換された後、量子化されマルチプレ
クサ２５０に送られるとともに、再度ＬＳＰ係数に復号
化される。復号化されたＬＳＰパラメータを用いて、パ
ラメータ補間回路１６０でパラメータの補間を行い、α
パラメータに変換する。このαパラメータはサブフレー
ム単位の処理に用いられる。バッファ回路１１０に記憶
された音声信号をサブフレーム分割回路１２０で分割
し、各サブフレーム毎の信号に対し以下の処理を行う。
まず、聴感重み付け回路１７０で聴感重み付けを施し、
影響信号減算回路１８０で影響信号を算出し、重み付け
信号から差し引く。適応コードブック１９０で最適遅延
を求める。遅延が決定された後、探索範囲設定回路２０
５で類似度テーブル２９０と１サブフレーム前の音源コ
ードを基準にして探索する音源コードをＳ個（例えばＳ
＝５）決定する。設定された音源コードブックのみを用
いて、音源コード探索回路２１０で音源コードブック探
索を行う。次に、ゲインコード探索回路２２０で、ゲイ
ンコードブック２８０を用いて、適応コードブックの音
源と音源コードブックの音源のゲインを求める。音源生
成回路２３０で適応コードブックによる音源と音源コー
ドブックによる音源をゲイン項を掛けて加算し、過去の
音源信号として蓄える。最後に、生成された音源を用い
て重み付け合成を重み付け合成回路２４０で重み付け合
成を行い、次のサブフレームの影響信号生成に用いる。
マルチプレクサ２５０はパラメータ量子化回路１４０、
適応コードブック１９０、音源コード探索回路２１０、
ゲインコード探索回路２２０の出力符号系列を組み合わ
せて出力する。これらの処理は各サブフレーム毎に行
う。
から音声信号を入力しバッファ回路１１０で音声信号を
記憶する。ＬＰＣ分析回路１３０でＬＰＣ分析し、スペ
クトルパラメータであるαパラメータを算出する。算出
されたαパラメータはパラメータ量子化回路１４０でＬ
ＳＰパラメータに変換された後、量子化されマルチプレ
クサ２５０に送られるとともに、再度ＬＳＰ係数に復号
化される。復号化されたＬＳＰパラメータを用いて、パ
ラメータ補間回路１６０でパラメータの補間を行い、α
パラメータに変換する。このαパラメータはサブフレー
ム単位の処理に用いられる。バッファ回路１１０に記憶
された音声信号をサブフレーム分割回路１２０で分割
し、各サブフレーム毎の信号に対し以下の処理を行う。
まず、聴感重み付け回路１７０で聴感重み付けを施し、
影響信号減算回路１８０で影響信号を算出し、重み付け
信号から差し引く。適応コードブック１９０で最適遅延
を求める。遅延が決定された後、探索範囲設定回路２０
５で類似度テーブル２９０と１サブフレーム前の音源コ
ードを基準にして探索する音源コードをＳ個（例えばＳ
＝５）決定する。設定された音源コードブックのみを用
いて、音源コード探索回路２１０で音源コードブック探
索を行う。次に、ゲインコード探索回路２２０で、ゲイ
ンコードブック２８０を用いて、適応コードブックの音
源と音源コードブックの音源のゲインを求める。音源生
成回路２３０で適応コードブックによる音源と音源コー
ドブックによる音源をゲイン項を掛けて加算し、過去の
音源信号として蓄える。最後に、生成された音源を用い
て重み付け合成を重み付け合成回路２４０で重み付け合
成を行い、次のサブフレームの影響信号生成に用いる。
マルチプレクサ２５０はパラメータ量子化回路１４０、
適応コードブック１９０、音源コード探索回路２１０、
ゲインコード探索回路２２０の出力符号系列を組み合わ
せて出力する。これらの処理は各サブフレーム毎に行
う。
【００３１】次に、図３を用いて実施例３を説明する。
最初に本実施例の構成モジュールを説明する。ＦＬＡＴ
分析回路３５０は音声のスペクトルパラメータである反
射係数を算出する回路である。この分析法の詳細につい
ては、文献４で参照できる。αパラメータ変換回路３６
０は反射係数をαパラメータに変換する回路である。Ｇ
ＲＡＹコード設定回路は、１つ前のサブフレームで決定
された音源コードの前後Ｓ個（例えばＳ＝１０）の音源
コードをＧＲＡＹコード上で設定する回路である。基底
ベクトル３１０は数個（たとえば９個）のサブフレーム
長のベクトルから構成される音源コードブックである。
ＶＳＥＬＰ音源コード探索回路３４０は基底ベクトル３
１０の線形和で構成される音源コードブックの探索を行
う回路である。この音源コード探索法の詳細は文献４で
参照できる。ＧＳＰ０ゲインコードブック３２０は適応
コードブックと音源コードブックのゲインをＧＳとＰ０
という２つのパラメータに変換し、２次元のＶＱを行っ
て得られたゲインコードブックである。ＧＳＰ０コード
探索回路は、ＧＳＰ０ゲインコードブック３２０を用い
てゲイン探索を行う回路である。ＧＳＰ０ゲイン探索の
詳細については、例えば、アメリカのＴＩＡの勧告書、
ベースライン テキスト フォー スピーチコーダー
アンド スピーチ デコーダー（ＴＩＡ Ｔｅｃｈｎｉ
ｃａｌ Ｓｕｂｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ＴＲ．４５．３
Ｄｉｇｉｔａｌ ＣｅｌｌｕｌａｒＳｔａｎｄａｒｄ
ｓ，Ｂａｓｅｌｉｎｅ Ｔｅｘｔ ｆｏｒ Ｓｐｅｅｃ
ｈｃｏｄｅｒ ａｎｄ Ｓｐｅｅｃｈ ｄｅｃｏｄｅ
ｒ）（文献５）で参照できる。図３の中で図１で説明し
た構成要素と同じ番号を持つ構成要素は同じ機能を有す
る。
最初に本実施例の構成モジュールを説明する。ＦＬＡＴ
分析回路３５０は音声のスペクトルパラメータである反
射係数を算出する回路である。この分析法の詳細につい
ては、文献４で参照できる。αパラメータ変換回路３６
０は反射係数をαパラメータに変換する回路である。Ｇ
ＲＡＹコード設定回路は、１つ前のサブフレームで決定
された音源コードの前後Ｓ個（例えばＳ＝１０）の音源
コードをＧＲＡＹコード上で設定する回路である。基底
ベクトル３１０は数個（たとえば９個）のサブフレーム
長のベクトルから構成される音源コードブックである。
ＶＳＥＬＰ音源コード探索回路３４０は基底ベクトル３
１０の線形和で構成される音源コードブックの探索を行
う回路である。この音源コード探索法の詳細は文献４で
参照できる。ＧＳＰ０ゲインコードブック３２０は適応
コードブックと音源コードブックのゲインをＧＳとＰ０
という２つのパラメータに変換し、２次元のＶＱを行っ
て得られたゲインコードブックである。ＧＳＰ０コード
探索回路は、ＧＳＰ０ゲインコードブック３２０を用い
てゲイン探索を行う回路である。ＧＳＰ０ゲイン探索の
詳細については、例えば、アメリカのＴＩＡの勧告書、
ベースライン テキスト フォー スピーチコーダー
アンド スピーチ デコーダー（ＴＩＡ Ｔｅｃｈｎｉ
ｃａｌ Ｓｕｂｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ＴＲ．４５．３
Ｄｉｇｉｔａｌ ＣｅｌｌｕｌａｒＳｔａｎｄａｒｄ
ｓ，Ｂａｓｅｌｉｎｅ Ｔｅｘｔ ｆｏｒ Ｓｐｅｅｃ
ｈｃｏｄｅｒ ａｎｄ Ｓｐｅｅｃｈ ｄｅｃｏｄｅ
ｒ）（文献５）で参照できる。図３の中で図１で説明し
た構成要素と同じ番号を持つ構成要素は同じ機能を有す
る。
【００３２】次に、本願第３の発明における、音源コー
ドブックの探索方法を詳細に説明する。１つ前のサブフ
レームで得られた音源コードに対し類似度の高いＳ個
（例えばＳ＝１０）の音源コードをグレイコード設定回
路１９５で設定する。設定された類似度の高い音源コー
ドのみを用いてＶＳＥＬＰ音源コードブック探索回路３
４０で通常の音源コードブック探索を行う。本件第３の
発明の場合、音源コードブックは基底ベクトルの線形和
構成のため、音源コード探索はＧＲＡＹコードの順に行
われる。ＧＲＡＹコード上で隣接する音源信号は極めて
類似度が高いと考えられるので、探索範囲を１つ前のサ
ブフレームの音源コードに対しＧＲＡＹコード上で連続
なＳ個のコードに設定する。１つ前のサブフレームの現
サブフレームの音源はかなり類似度が高いと考えられる
ので、ＧＲＡＹコード上で連続した音源コードＳ個の中
に最適な音源に近いものが存在する確率はかなり高いと
考えられる。したがって、この方法により精度を落とす
ことなく、演算量の低減化が可能になる。
ドブックの探索方法を詳細に説明する。１つ前のサブフ
レームで得られた音源コードに対し類似度の高いＳ個
（例えばＳ＝１０）の音源コードをグレイコード設定回
路１９５で設定する。設定された類似度の高い音源コー
ドのみを用いてＶＳＥＬＰ音源コードブック探索回路３
４０で通常の音源コードブック探索を行う。本件第３の
発明の場合、音源コードブックは基底ベクトルの線形和
構成のため、音源コード探索はＧＲＡＹコードの順に行
われる。ＧＲＡＹコード上で隣接する音源信号は極めて
類似度が高いと考えられるので、探索範囲を１つ前のサ
ブフレームの音源コードに対しＧＲＡＹコード上で連続
なＳ個のコードに設定する。１つ前のサブフレームの現
サブフレームの音源はかなり類似度が高いと考えられる
ので、ＧＲＡＹコード上で連続した音源コードＳ個の中
に最適な音源に近いものが存在する確率はかなり高いと
考えられる。したがって、この方法により精度を落とす
ことなく、演算量の低減化が可能になる。
【００３３】次に発明の流れを説明する。信号線１００
から音声信号を入力しバッファ回路１１０で音声信号を
記憶する。ＦＬＡＴ分析回路３５０でフレームエネルギ
ーを算出しコード化する。次に、音声分析し、スペクト
ルパラメータである反射係数を算出する。フレームエネ
ルギーと反射係数は分析時にスカラ量子化され、マルチ
プレクサ２５０に送られる。反射係数はαパラメータ変
換回路３６０でαパラメータに変換される。次に、αパ
ラメータを用いてパラメータ補間回路１６０でサブフレ
ーム間の補間が行われ、サブフレーム単位の処理に用い
られる。記憶された音声信号をサブフレーム分割回路１
２０で分割し、各サブフレーム毎の信号に対し以下の処
理を行う。まず、聴感重み付け回路１７０で聴感重み付
けを施し、影響信号減算回路１８０で影響信号を算出
し、重み付け信号から差し引く。適応コードブック１９
０で最適遅延を求める。次に、ＧＲＡＹコード設定回路
１９５で、１つ前のサブフレームで決定された音源コー
ドに対しＧＲＡＹコード上で連続なＳ個（例えばＳ＝１
０）の音源コードを選択する。ＶＳＥＬＷ音源コード探
索回路３４０で、設定された音源コードのみを用いて、
ベクトルの和で表される音源コードブックの探索を行
う。ＧＳＰ０コード探索回路３３０で、適応コードブッ
クの音源のゲイン項とＶＳＥＬＰ音源のゲイン項を求
め、音源生成回路２３０で音源信号を生成し、過去の音
源信号として蓄える。最後に、生成された音源を用いて
重み付け合成を重み付け合成回路２４０で行う。マルチ
プレクサ２５０より、ＦＬＡＴ分析３５０、適応コード
ブック１９０Ｖ、ＶＳＥＬＰ音源コードブック３４０、
ＧＳＰ０コード探索回路３３０の出力符号系列を組み合
わせて出力する。これらの処理は各サブフレーム毎に行
う。
から音声信号を入力しバッファ回路１１０で音声信号を
記憶する。ＦＬＡＴ分析回路３５０でフレームエネルギ
ーを算出しコード化する。次に、音声分析し、スペクト
ルパラメータである反射係数を算出する。フレームエネ
ルギーと反射係数は分析時にスカラ量子化され、マルチ
プレクサ２５０に送られる。反射係数はαパラメータ変
換回路３６０でαパラメータに変換される。次に、αパ
ラメータを用いてパラメータ補間回路１６０でサブフレ
ーム間の補間が行われ、サブフレーム単位の処理に用い
られる。記憶された音声信号をサブフレーム分割回路１
２０で分割し、各サブフレーム毎の信号に対し以下の処
理を行う。まず、聴感重み付け回路１７０で聴感重み付
けを施し、影響信号減算回路１８０で影響信号を算出
し、重み付け信号から差し引く。適応コードブック１９
０で最適遅延を求める。次に、ＧＲＡＹコード設定回路
１９５で、１つ前のサブフレームで決定された音源コー
ドに対しＧＲＡＹコード上で連続なＳ個（例えばＳ＝１
０）の音源コードを選択する。ＶＳＥＬＷ音源コード探
索回路３４０で、設定された音源コードのみを用いて、
ベクトルの和で表される音源コードブックの探索を行
う。ＧＳＰ０コード探索回路３３０で、適応コードブッ
クの音源のゲイン項とＶＳＥＬＰ音源のゲイン項を求
め、音源生成回路２３０で音源信号を生成し、過去の音
源信号として蓄える。最後に、生成された音源を用いて
重み付け合成を重み付け合成回路２４０で行う。マルチ
プレクサ２５０より、ＦＬＡＴ分析３５０、適応コード
ブック１９０Ｖ、ＶＳＥＬＰ音源コードブック３４０、
ＧＳＰ０コード探索回路３３０の出力符号系列を組み合
わせて出力する。これらの処理は各サブフレーム毎に行
う。
【００３４】
【発明の効果】以上述べたように、音源コードブックの
探索範囲を前サブフレームで探索された音源コードを用
いて限定することにより、音源コードブック探察回数が
減る。従って、１０ビットの音源コードブックに対し、
探索する音源コードをＳ＝１０個に限定して探索した場
合、演算量は約１／１００になる。探索範囲の限定サブ
フレームを第２サブフレーム以降や、偶数番目のサブフ
レームに設定し、それ以外のサブフレームでは従来通り
全探索を行うことにより、音質の劣化を抑えながらも、
３０ＭＩＰＳから２５ＭＩＰＳ程度に演算量を低減化で
きる。これにより、消費電力を簡単に減らすことが可能
である。なお、実施例１、２ではＬＰＣ分析回路、実施
例２ではＦＬＡＴ分析回路を用いて説明を行ったが、ス
ペクトルパラメータを抽出するＢＵＲＧ法等の他の分析
法においても同様の効果が得られる。また、実施例では
αパラメータとＬＳＰパラメータを用いて説明したが、
ＰＡＲＣＯＲ係数やケプストラム係数のような他のスペ
クトルパラメータでも同様な効果が得られることは明白
である。また、実施例では音源コードブック探索回路を
１段構成にしたが、多段構成にしても同様の効果が得ら
れることも明白である。また、実施例３ではゲインコー
ドブック探索にＧＳＰ０コード探索を用いて説明した
が、実施例１、２のような他の構成のゲインコードブッ
クを用いても同様の効果が得られる。また、実施例では
１つ前のサブフレームで決定された音源コードにより探
索対象を限定したが、全探索により得られた第１サブフ
レームの音源コードや、２〜３サブフレーム前の音源コ
ードを用いても同様の効果が得られる。
探索範囲を前サブフレームで探索された音源コードを用
いて限定することにより、音源コードブック探察回数が
減る。従って、１０ビットの音源コードブックに対し、
探索する音源コードをＳ＝１０個に限定して探索した場
合、演算量は約１／１００になる。探索範囲の限定サブ
フレームを第２サブフレーム以降や、偶数番目のサブフ
レームに設定し、それ以外のサブフレームでは従来通り
全探索を行うことにより、音質の劣化を抑えながらも、
３０ＭＩＰＳから２５ＭＩＰＳ程度に演算量を低減化で
きる。これにより、消費電力を簡単に減らすことが可能
である。なお、実施例１、２ではＬＰＣ分析回路、実施
例２ではＦＬＡＴ分析回路を用いて説明を行ったが、ス
ペクトルパラメータを抽出するＢＵＲＧ法等の他の分析
法においても同様の効果が得られる。また、実施例では
αパラメータとＬＳＰパラメータを用いて説明したが、
ＰＡＲＣＯＲ係数やケプストラム係数のような他のスペ
クトルパラメータでも同様な効果が得られることは明白
である。また、実施例では音源コードブック探索回路を
１段構成にしたが、多段構成にしても同様の効果が得ら
れることも明白である。また、実施例３ではゲインコー
ドブック探索にＧＳＰ０コード探索を用いて説明した
が、実施例１、２のような他の構成のゲインコードブッ
クを用いても同様の効果が得られる。また、実施例では
１つ前のサブフレームで決定された音源コードにより探
索対象を限定したが、全探索により得られた第１サブフ
レームの音源コードや、２〜３サブフレーム前の音源コ
ードを用いても同様の効果が得られる。
【図１】本願第１の発明の実施例を示す構成図である。
【図２】本願第２の発明の実施例を示す構成図である。
【図３】本願第３の発明の実施例を示す構成図である。
【図４】従来技術を説明するための構成図である。
１００ 音声入力ポート １１０ バッファ回路 １２０ サブフレーム分割回路 １３０ ＬＰＣ分析回路 １４０ パラメータ量子化回路 １５０ パラメータ逆量子化回路 １６０ パラメータ補間回路 １７０ 聴感重み付け回路 １８０ 影響信号減算回路 １９０ 適応コードブック １９５ ＧＲＡＹコード設定回路 ２００ 探索範囲設定回路 ２０５ 探索範囲設定回路 ２１０ 音源コード探索回路 ２２０ ゲインコード探索回路 ２３０ 音源生成回路 ２４０ 重み付け合成回路 ２５０ マルチプレクサ ２６０ 出力端子 ２７０ 雑音列 ２８０ ゲインコードブック ２９０ 類似度テーブル ３００ 学習音源コードブック ３１０ 基底ベクトル ３２０ ＧＳＰ０ゲインコードブック ３３０ ＧＳＰ０コード探索回路 ３４０ ＶＳＥＬＰコード探索回路 ３５０ ＦＬＡＴ分析回路 ３６０ αパラメータ変換回路
Claims (3)
- 【請求項１】 音声信号を一定区間毎に短期予測パラメ
ータの符号と、長期予測パラメータの符号と、短期予測
と長期予測後の残差信号を示す量子化符号とによって表
現する音声符号化システムにおいて、雑音列からなる音
源コードブックと、前記音源コードブックの探索範囲を
既に符号化された区間の音源コードの前後数コードに設
定する手段を有することを特徴とする音声符号化システ
ム。 - 【請求項２】 音声信号を一定区間毎に短期予測パラメ
ータの符号と、長期予測パラメータの符号と、短期予測
と長期予測後の残差信号を示す量子化符号とによって表
現する音声符号化システムにおいて、ベクトル量子化に
より学習された音源コードブックと、前記音源コードブ
ックの各音源信号間の類似度を表すテーブルと、前記音
源コードブックの各音源信号間の類似度を表すテーブル
と、前記音源コードブックの探索範囲を既に符号化され
た区間の音源コードと前記テーブルを基にして設定する
手段を有することを特徴とする音声符号化システム。 - 【請求項３】 音声信号を一定区間毎に短期予測パラメ
ータの符号と、長期予測パラメータの符号と、短期予測
と長期予測後の残差信号を示す量子化符号とによって表
現する音声符号化システムにおいて、数個の基底ベクト
ルの和で表される音源コードブックと、前記音源コード
ブックの探索範囲を既に符号化された区間の音源コード
とグレイコードを基にして設定する手段を有することを
特徴とする音声符号化システム。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5337160A JPH07199994A (ja) | 1993-12-28 | 1993-12-28 | 音声符号化方式 |
| EP94120542A EP0662682A2 (en) | 1993-12-28 | 1994-12-23 | Speech signal coding |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5337160A JPH07199994A (ja) | 1993-12-28 | 1993-12-28 | 音声符号化方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07199994A true JPH07199994A (ja) | 1995-08-04 |
Family
ID=18306013
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5337160A Pending JPH07199994A (ja) | 1993-12-28 | 1993-12-28 | 音声符号化方式 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP0662682A2 (ja) |
| JP (1) | JPH07199994A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100556278B1 (ko) * | 1997-03-28 | 2006-06-29 | 소니 가부시끼 가이샤 | 벡터탐색방법 |
| CN108962225A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-12-07 | 西安理工大学 | 一种多尺度自适应语音端点检测方法 |
-
1993
- 1993-12-28 JP JP5337160A patent/JPH07199994A/ja active Pending
-
1994
- 1994-12-23 EP EP94120542A patent/EP0662682A2/en not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100556278B1 (ko) * | 1997-03-28 | 2006-06-29 | 소니 가부시끼 가이샤 | 벡터탐색방법 |
| CN108962225A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-12-07 | 西安理工大学 | 一种多尺度自适应语音端点检测方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0662682A2 (en) | 1995-07-12 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19991116 |