JPH079600B2 - 音声信号の符号化及び復号化のための方法及び装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、低ビツトレートの音声信号符号化装置に関
し、特に、パラメータ抽出及びベクトル量子化技術によ
る音声信号の符号化及び復号化のための方法及び装置に
関する。

〔従来の技術〕

通常“ボコーダ”として知られている在来の音声信号の
符号化装置は、合成フイルタが励起（excitation）させ
られる音声合成方法を使用しており、該合成フイルタの
伝達関数は、音声に対してはピツチ周波数（pitch freq
uency）でのパルス列で、そして非音声に対しては白色
雑音で音声域の周波数動作をシミユレートする。

〔発明が解決しようとする問題点〕

上記の励起技術は必ずしも正確ではない。実際、ピツチ
パルスと白色雑音との間の選択は極めて厳重であり、再
生音の質を大きく低下させる。

しかも、音声−非音声の判定びピツチ値は、共に十分に
正確に決定することが困難である。

これらの不都合の解消を意図した合成フイルタの励起方
法が、B.S.エイタル（Atal）、J.R.レムデ（Remde）に
よる論文“ア・ニユー・モデル・オブ・LPC・エクサイ
テイシヨン・フオー・プロデユーシング・ナチユラル−
サウンデイング・スピーチ・アツト・ロー・ビツト・レ
イツ（A new model of LPC excitation for producing
natural−sounding speech at low bit rates）”、イ
ンターナシヨナル・カンフアレンス・オン・ASSP（Inte
rnational Conference on ASSP）、第614頁〜617頁、パ
リ、1982年に記載されている。

この方法は、マルチパルス励起、即ちパルス列による励
起を使用しており、パルスの大きさ及び位置は、知覚的
に有意な歪み測度を最小にするように決定される。この
歪み測度は、合成フイルタ出力サンプルとオリジナルの
音声信号との比較と、人間の聴覚が導入された歪みをい
かに評価するかを考慮した関数による加重と、により得
られる。

しかしながら、上記方法は、10Kbit/sより低いビツトレ
ートでは良質な再生を行うことができない。更に、励起
パルス計算アルゴリズムは極めて多量の計算を必要とす
る。

ベクトル量子化技術を使用する、合成フイルタを励起す
るための他の公知の方法は、M.R.シユレーダ（Schroede
r）、B.S.エイタル（Atal）による論文“コード−エク
サイテイツド・リニア・プレデイクシヨン（CELP）：ハ
イ−クオリテイ・スピーチ・アツト・ヴエリ・ロー・ビ
ツト−レイツ（Code-excited linear prediction（CEL
P）:high-quality speech at very low bit-rate
s）”、プロシーデイングズ・オブ・インターナシヨナ
ル・カンフアレンス・オン・ASSP（Proceedings of Int
ernational Conference on ASSP）、第937〜940頁、タ
ムパ（Tampa）−フロリダ、1985年３月に記載されてい
る。この技術によると、音声合成フイルタは、励起ベク
トルを形成する、適切な量子化された波形ベクトルによ
つて励起され、該波形ベクトルは、初期の準備段階で一
度だけ生成されるコードブツクから選択されるか、又は
ガウス白色雑音の列で組み立てられる。

引用した論文では、オリジナルの音声信号の所定数のサ
ンプルの列は、コードブツク内に含まれる総てのベクト
ルと比較され、そして時変係数を有する、２個のカスケ
ード式線形巡回型デイジタルフイルタを通して波さ
れ、該第１のフイルタはピツチ周期性を生成するための
長時間遅延予測器を有し、該第２のフイルタはスペクト
ル包絡線共鳴を生成するための短時間遅延予測器を有し
ている。

次いで、比較で得られた差分信号は、導入される誤差が
知覚的に余り有意ではない周波数を弱め、そして、その
反対に導入される誤差が知覚的により有意である周波数
を強めるための加重線形フイルタを通して波され、こ
の結果、加重された誤差が得られる。そして、最も少な
く加重された誤差を生成するコードブツクベクトルが、
音声信号セグメント代表として見なされる。

この方法は、低ビツトレートの音声信号伝送における応
用に対して特に発展させられてきた。何故ならば、それ
は伝送すべき符号化ビツトの数をかなり減少させること
を可能すると共に、音声信号の適切な質の再生を得るこ
とを可能にするからである。

上記方法の最大不都合は、該論文の結論で著者自身によ
つて報告されているように、それが余りにも多量の計算
を必要とするということである。多量の計算は、オリジ
ナルの音声信号の各セグメントについて、総てコードブ
ツクベクトルが考慮されると共に、かなりの数の演算が
それらの各々について実行されなければならないという
ことによる。

これらの理由で、この方法は、引用した論文中で示唆さ
れているように、現在の利用可能な技術では実時間の応
用には使用できない。

〔問題点を解決するための手段〕

上記の問題は、音声信号の特性パラメータの抽出、ベク
トル量子化技術及び知覚的主観的歪み測度を使用する音
声信号の符号化方法の本発明によつて克服され、該方法
は符号化される音声信号のセグメントに所定の予備的な
波を実行し、この結果、量子化された波形ベクトルの
コードブツクの十分に小さいサブセツトが誤差コードを
最小にするベクトルを検索することを可能にする、いく
つかの演算を、波された信号の各セグメントについて
実行することが可能になる。

上述のように、オリジナルの音声信号の各セグメントに
対して解析されるべきコードブツクベクトル数が劇的に
減少させられるで、実行されるべき演算の総数はかなり
減少し、この結果、知覚的に有意な方法で再生される音
声信号の質を低下させることなく、実時間仕様が可能に
なる。

本発明の主要な目的は、特許請求の範囲第１項及び第２
項に記載されているような、音声信号の符号化及び復号
化のための方法を提供することにある。

本発明の他の目的は、特許請求の範囲第３〜６項に記載
されているような、音声信号の符号化及び復号化のため
の装置を提供することにある。

〔実 施 例〕

以下、添付図面を参照して本発明の実施例について説明
する。

先ず、音声信号の符号化段階と、復号化段階即ち音声合
成とを具備する、本発明による方法について説明する。

第１図に関し、符号化段階では、音声信号はデイジタル
サンプルｘ（ｊ）のブロツクに変換され、ここでｉ（１
ｊＪ）はブロツクにおけるサンプルのインデツクス
である。

デイジタルサンプルｘ（ｊ）のブロツクは線形予測逆
波（linear-prediction inverse filtering）、又はLPC
逆波の公知技術に従つて波され、その伝達関数Ｈ
（ｚ）は、Ｚ変換において、それに限定するものではな
い例として、次の通りである。

ここで、z^-1は１つのサンプリング間隔の遅延を表し、
ａ（ｉ）は線形予測係数（０ｉＬ）のベクトルであ
り、Ｌはフイルタ位数であると共にベクトルａ（ｉ）の
大きさでもあり、ａ（ｏ）は１に等しい。

係数ベクトルａ（ｉ）はデイジタルサンプルｘ（ｊ）の
各ブロツクについて決定されねばならない。該ベクトル
は、後述するように、量子化された線形予測係数のベク
トルａ_ｈ（ｉ）のコードブツクから選択され、ここでは
ｈ（１ｈＨ）はコードブツクにおけるベクトルイン
デツクスである。

サンプルｘ（ｊ）の各ブロツクについて選択されたベク
トルは、最適な逆フイルタが組み立てられることを可能
にする。選択されたベクトルインデツクスは、以下ｈ
_ottによつて表す。

波効果により、サンプルｘ（ｊ）各ブロツクについ
て、残留信号（residual signal）Ｒ（ｊ）が得られ、
該残留信号Ｒ（ｊ）は伝達関数Ｗ（ｚ）を有する波形整
形フイルタによつて波され、該伝達関数Ｗ（ｚ）は次
式によつて定義される。

ここで、ａ_ｈ（ｉ）は上述の逆フイルタLPC用のコード
ブツクにおいて選択された係数ベクトルである一方、γ
（０γ１）は実験的に決定される補正係数であり、
該補正係数はホルマント周辺の帯域幅の増加を決定す
る。使用されるインデツクスｈはインデツクスｈ_ottで
ある。

波形整形フイルタは、周波数領域において、ランダム雑
音と同様の特性を有する残留信号Ｒ（ｊ）を整形するこ
とを意図されており、この結果、以後波された残留信
号Ｓ（ｉ）として言及される、実音声と同様な特性を有
する信号が得られる。

波された残留信号Ｓ（ｊ）は、以下に述べるようにし
て定義される量子化ベクトルコードブツクにおける最適
ベクトルの検出を容易にする簡単な分類アルゴリズム
の、それへの適用を可能にする特性を有している。

波された残留信号Ｓ（ｊ）は波された残留ベクトル
Ｓ（ｋ）（１ｋＫ）の群に分割され、ここでＫはＪ
の整数の約数である。以下に述べる演算が波された残
留ベクトルＳ（ｋ）に実行される。

第１段階として、次式によつて与えられるゼロ交差周波
数ZCR及びr.m.s.値σが、波された残留ベクトルＳ
（ｋ）の各々について計算される。

ここで、（３）式における“sign"は、関連するサンプ
ルの符号ビツト（正のサンプルに対しては“＋1"で負の
サンプルに対しては“−1"）を表わし、そして、（４）
式におけるβは、実r.m.s.値と推定r.m.s.値との間の最
大の相関を得るように実験的に決定される定数を表す。

初期の準備段階の間に、平面（ZCR,σ）のＱ個の領域Ｂ
_ｑ（１ｑＱ）への分割が一度だけ行われる。ZCR及
びσが正であるならば、第１象限のみが考慮される。そ
して、正の平面の半分の軸が、異なつた領域を識別する
適切な間隔に分割される。

符号化段階の間、計算された１対の値ZCR,σが収まる領
域Ｂ_ｑは、一対の値ZCR,σと種々の間隔の境界との一連
の比較を実行することによつて検出される。領域のイン
デツクスｑはベクトルＳ（ｋ）の第１の分類を形成す
る。

次に、r.m.s.値σは、見出されたインデツクスｍに基づ
き、Ｍ個の量子化されたr.m.s.値σ_ｍ（１ｍＭ）の
コードブツクを使用することによつて量子化される。

第２段階として、ベクトルＳ（ｋ）は、量子化されたr.
m.s.値σ_ｍで各成分を除算することにより単位エネルギ
ーで正規化され、この結果、第１の正規化及び波され
た残留ベクトルＳ′（ｋ）が得られる。次いで、ベクト
ルＳ′（ｋ）はサブグループＳ′（ｙ）（１ｙＹ）
に分割され、ここでＹはＫの整数の約数である。

次に、各ベクトルＳ′（ｙ）の平均値が計算され、この
結果、Ｘ＝K/Y個の成分を有する、新しい平均値のベク
トルＳ′（ｘ）（１ｘＸ）が得られ、この平均値の
ベクトルＳ′（ｘ）はベクトルＳ′（ｋ）の包絡線の概
念を与え、換言すると、波形の大きな変化に関する情報
を含む。

次に、平均値のベクトルＳ′（ｘ）は、大きさＰ（１
ｐＰ）コードブツクに属する、量子化された平均値の
ベクトルＳ′（ｘ）の内で最も近いものを選択すること
によつて量子化される。

分割された平面（ZCR,σ）の各領域に対して１個当て
に、Ｑ個のコードブツクが存在する。使用されるコード
ブツクは最初ベクトルＳ（ｋ）が収められる領域に対応
するものであり、このコードブツクは以前に見出された
インデツクスｑよつて識別される。

上記Ｑ個のコードブツクは、後述するように、準備（tr
aining）音声信号列か抽出され且つ平面（ZCR,σ）内の
同じ領域に属するベクトルＳ′（ｘ）を使用することに
よつて一度だけ決定される。

従つて、平均値ベクトルＳ′（ｘ）はｑ番目の領域に対
応するコードブツクによつて量子化され、この結果、量
子化された平均値ベクトルＳ′_ｐ（ｘ）が得られる。ベ
クトルインデツクスｐは、ベクトルＳ（ｋ）の第２の分
類を形成する。

次に、量子化された平均値ベクトルＳ′_ｐ（ｘ）は、ベ
クトルＳ（ｋ）をも短期間の平均値に正規化するため、
正規化及び波された残留ベクトルＳ′（ｋ）から減算
され、この結果、第２の正規化及び波された残留ベク
トルＳ″（ｋ）が得られる。

次に、ベクトルＳ″（ｋ）は、それを、大きくＮ（１
ｎＮ）の第２の量子化、正規化及び波された残留ベ
クトルのコードブツクのベクトルＳ″_ｎ（ｋ）と比較す
ることによつて量子化される。Ｑ・Ｐ個のコードブツク
が存在する。以前に見出された１対のインデツクスｑ，
ｐが、使用されるべき、ベクトルＳ″_ｎ（ｋ）のコード
ブツクを識別する。

上記コードブツクの各々は、後述する初期準備段階の間
に、準備音声信号列から得られ且つ同じインデツクス
ｑ，ｐを有するベクトルＳ″（ｋ）を使用することによ
つて組み立てられる。ベクトルＳ″（ｋ）と選択された
コードブツクのベクトルＳ″_ｎ（ｋ）との各比較につい
て、誤差ベクトルＥ_ｎ（ｋ）が生成される。そして、そ
のベクトルの平均二乗値mse_ｎが次式に従つて計算され
る。

各ベクトルＳ″（ｋ）について、mse_ｎの最小値を作り
出すベクトルがコードブツクから選択される。上記ベク
トルのインデツクスｎ_minはベクトルＳ（ｋ）の第３の
分類を形成する。

サンプルｘ（ｊ）のオリジナルのブロツクの各々につい
て、音声信号符号化信号が、Ｊ個総てのサンプルを変化
させるインデツクスｈ_ott、Ｋ個総てのサンプルを変化
させるインデツクスｐ，ｑ,n_min、及びこれも又Ｋ個総
てのサンプルを変化させるインデツクスｍによつて形成
される。

特にそれに限定するものではない本方法の応用例におい
て、次の値が使用される。サンプルｘ（ｊ）を生成する
ためのサンプリング周波数ｆ_ｃ＝8KHz;J＝160;H＝1024;
K＝40;Q＝8;M＝64;Y＝4;X＝10;P＝16;N＝８。

ベクトルＳ″_ｎ（ｋ）のコードブツクにおける調査が減
少するということは明白である。事実、Ｑ・Ｐ・Ｎ＝10
24個のベクトルの総量に対し、調査は128個のコードブ
ツクの内の１個のコードブツク内に含まれる８個のベク
トルに限定される。

第２図に関し、復号化の間、符号化段階で見出されたイ
ンデツクスｑ，ｐ,n_minは、第２の量子化、正規化及び
波された残留ベクトルのＱ・Ｐ個のコードブツクの内
の１個において、 に加算される を識別する。

は、量子化された平均値ベクトルＳ′_ｐ（ｘ）のＰ個の
コードブツクの内の１個において、同じインデツクス
ｑ，ｐによつて識別される。従つて、第１の正規化及び
波された が再び得られる。量子化されたr.m.s.値σ_ｍのコードブ
ツクにおいて、符号化段階で見出されたインデツクスｍ
は値σ_ｍを検出し、丁度見出された は値σ_ｍを乗算されることになる。この結果、波され
た が再び得られる。

は、符号化段階で使用された波形整形フイルタとは逆の
フイルタであるフイルタW^-1（ｚ）によつて波され、
この結果、その伝達関数が（１）式によつて定義される
Ｈ（ｚ）の逆のものであるLPC合成フイルタを励起する が再生される。

復号化即ち合成によつて再構成される音声信号を与える
量子化されたデイジタルサンプル（ｊ）は、以上のよ
うにして得られ、アナログの形に再変換される。

フイルタW^-1（ｚ）についての係数及びLPC合成フイルタ
についての係数は、符号化の間に計算されたインデツク
スｈ_ottによつて係数ａ_ｈ（ｉ）のコードブツクにおい
て識別されるものである。

量子化された線形予測係数ａ_ｈ（ｉ）のベクトルのコー
ドブツクの生成に使用される技術は、利得が正規化され
ている線形予測フイルタ間のスペクトル距離ｄ_LRの測定
及び最小化（比率の測定でも同様）による公知のベクト
ル量子化であり、例えば、B.H.ジユアン（Juang）、D.
Y.ウオン（Wong）、A.H.グレイ（Gray）による論文“デ
イストーシヨン・パーフオーマンス・オブ・ベクター・
クオンテイゼイシヨン・フオー・LPC・ヴオイス・コー
デイング（Distortion performance of Vector Quantiz
ation for LPC Voice Coding）”、IEEEトランザクシヨ
ン・オン・ASSP（IEEE Transactions on ASSP）、第30
巻、ｎ・２、第294〜303頁、1982年４月に記載されてい
る。同じ技術は、伝送における符号化段階の間に、コー
ドブツクにおける係数ベクトルａ_ｈ（ｉ）の選択に対し
ても使用される。

最適のLPC逆フイルタの組み立てを可能にする上記係数
ベクトルａ_ｈ（ｉ）は、次式によつて与えられるスペク
トル距離ｄ_LR（ｈ）の最小値を与えるものである。

ここで、Ｃ_ｘ（ｉ）はデイジタルサンプルｘ（ｊ）のブ
ロツクの自己相関関数のベクトルであり、Ｃ_ａ（i,h）
はコードブツクの包括的なLPCフイルタの係数ａ
_ｈ（ｉ）の自己相関係数のベクトルであり、そしてＣ_ａ
^＊（ｉ）は現在のサンプルｘ（ｊ）を使用することによ
つて計算されるフイルタ係数の自己相関係数のベクトル
である。

距離ｄ_LR（ｈ）を最小にすることは、（６）式における
分数の分子の最小値を見出すことに等しく、その理由
は、分母は入力サンプルｘ（ｊ）に依存するのみである
からである。ベクトルＣ_ｘ（ｉ）は各ブロツクの入力サ
ンプルｘ（ｊ）から計算され、上記サンプルは、公知の
ハミング曲線に従つて、Ｆ個のサンプルの長さと、各ブ
ロツクのＪ個のサンプルの周囲に中心を有するＦ個の連
続するサンプルを考慮するような連続窓間の重ね合わせ
によつて前もつて加重をされている。

ベクトルＣ_ｘ（ｉ）は次式によつて与えられる。

ベクトルＣ_ａ（i,h）は、反対に、ベクトルａ_ｈ（ｉ）
のコードブツクと１対１に対応するコードブツクから抽
出される。

ベクトルＣ_ａ（i,h）は次式から導かれる。

値ｈの各々について、（６）式における分数の分子は
（７）式及び（８）式を使用して計算される。最小値ｄ
_LR（ｈ）を供給するインデツクスｈ_ottは、関連するコ
ードブツクからベクトルａ_ｈ（ｉ）を選択するのに使用
される。

量子化された平均値Ｓ′_ｐ（ｘ）の各Ｐ個のベクトルを
含むＱ個コードブツクの生成、並びに各Ｎ個の第２の量
子化、正規化及び波された残留ベクトルＳ″_ｎ（ｋ）
を含むＱ・Ｐ個のコードブツクの生成は、準備音声信号
の使いやすい長さの区分に基づいて予め実行される。一
般化されたロイド（Lloyd）アルゴリズムを使用する反
復方法による重心の計算に基づく公知の技術が使用さ
れ、この技術は、例えば、Y.リンデ（Linde）、A.ブゾ
（Buzo）及びR.グレイ（Gray）による論文“アン・アル
ゴリズム・フオー・ベクター・クオンタイザー・デザイ
ン（Analgorithm for vector quantizer design）”、
（IEEE Trans.on Comm.）第28巻、第84〜95頁、1980
年、１月に記載されている。

次に、第３図を参照し、音声信号符号化部の構造につい
て説明するが、その回路ブロツクは、符号化部と復号化
部とを分離する破線の上方に示されている。

FRBは、結線１を介して交信するアナログ音声信号用
の、3.4KHzの遮断周波数を有する低域フイルタを表す。

ADは、結線第２を介して低域フイルタFRBから受信し
た、波された信号用のAD変換器を表す。AD変換器AD
は、8KHzのサンプリング周波数ｆ_ｃを使用して音声信号
のデイジタルサンプルｘ（ｊ）を得、該サンプルｘ
（ｊ）は又、Ｊ＝160個のサンプルの、連続するブロツ
クに分割される。これは音声信号を20msの時間間隔に分
割することに対応する。

BF1は、結線３を介してAD変換器ADから受信するＦ＝200
個のサンプル分の容量を有する在来のレジスタを２個含
むブロツクを表す。AD変換器ADによつて識別される各時
間間隔に対応して、ブロツクBF1は、前の時間間隔の最
後の20個のサンプル、現在の時間間隔のサンプル及び次
の時間間隔の最初の20個のサンプルを蓄積する。この大
きなブロツクBF1の容量は、前述した後続するブロツク
間の重ね合わせの技術による、後続のサンプルｘ（ｊ）
のブロツクの加重に対して必要である。

各時間間隔において、ブロツクBF1の一方のレジスタは
生成されたサンプルｘ（ｊ）を蓄積すべくAD変換器ADに
よつて書き込まれ、そして、前の時間間隔のサンプルを
含む他方のレジスタはブロツクRXによつて読み出され
る。次の時間間隔では、２個のレジスタが入れ替わる。
更に、書き込まれているレジスタは、以前に蓄積され
た、置換されるべきサンプルを結線11に供給する。ブロ
ツクBF1のレジスタのＦ個のサンプルの各列のＪ個の中
央のサンプルのみが結線に存在するということは全然価
値がない。

RXは、結線４を介してブロツクBF1から受信するサンプ
ルｘ（ｊ）を重ね合わせ技術に従つて重み付けをすると
共に、（７）式で定義される自己相関係数Ｃ_ｘ（ｊ）を
計算して結線７に供給するブロツクを表す。

VOCCは、カウンタCNT1から受信したアドレスに従つて結
線８に供給する、（８）式で定義される自己相関係数Ｃ
_ａ（i,h）のベクトルのコードブツクを含むリードオン
リメモリを表す。

CNT1は、ブロツクSYNCから結線５を介して受信する適切
なタイミング信号によつて同期させられるカウンタを表
す。カウンタCNT1は、リードオンリメモリVOCCからの係
数Ｃ_ａ（i,h）の順次的な読み出しのためのアドレスを
結線６に出力する。

NINCは、結線８から受信する各係数Ｃ_ａ（i,h）につい
て、結線７に存在する係数Ｃ_ｘ（ｉ）を使用し、（６）
式における分数の分子を計算するブロツクを表す。ブロ
ツクMINCは、サンプルｘ（ｊ）の各ブロツクについて得
られたＨ個の距離値を互いに比較し、該値の最小値に対
応するインデツクスｈ_ottを結線９に供給する。

VOCAは、ブロツクVOCCに存在する係数Ｃ_ａ（i,h）と１
対１に対応する線形予測係数ａ_ｈ（ｉ）のコードブツク
を含むリードオンリメモリを表す。リードオンリメモリ
VOCAは、結線９を介してブロツクMINCから先に定義され
たインデツクスｈ_ottを受信し、該インデツクスｈ
_ottは、ブロツクMINCによつて計算された最小値を生成
した値Ｃ_ａ（i,h）に対応する係数ａ_ｈ（ｉ）の読み出
しアドレスを形成する。

次に、線形予測係数ａ_ｈ（ｉ）のベクトルは、各20msの
時間間隔でリードオンリメモリVOCAから読み出され、結
線10を介してブロツクLPCF及びブロツクFTW1に供給され
る。

ブロツクLPCFは、（１）式に従つて、LPC逆フイルタの
公知の機能を実行する。結線11を介してブロツクBF1か
ら受信する音声信号サンプルｘ（ｊ）の値と、結線10を
介してリードオンリメモリVOCAから受信する係数ａ
_ｈ（ｉ）のベクトルとにより、ブロツクLPCFは、160個
のサンプルのブロツクからなり、結線12を介してブロツ
クFTW1に供給される残留信号Ｒ（ｊ）を、各時間間隔で
得る。これは、（２）式で定義される加重関数Ｗ（ｚ）
による、公知のブロツク波ベクトルＲ（ｊ）である。
更に、ブロツクFTM1は、結線10を介してリードオンリメ
モリVOCAから受信するベクトルａ_ｈ（ｉ）から始まる係
数ベクトルγ^ｉ・ａ_ｈ（ｉ）を前以つて計算する。各ベ
クトルγ^ｉ・ａ_ｈ（ｉ）は、残留信号Ｒ（ｊ）の対応す
るブロツクに対して使用される。

ブロツクFTW1は、波された残留信号Ｓ（ｉ）のブロツ
クを、結線13を介してそれらを一時蓄積するレジスタBF
2に供給する。

レジスタBF2において、各ブロツクＳ（ｊ）は、４個の
連続する波された残留ベクトルＳ（ｋ）に分割され
る。各ベクトルは長さＫ＝40個のサンプルを有してお
り、１度に１個が結線15に、そして適宜遅延されて結線
16に出力される。40個のサンプルは5msの持続時間に相
当する。

ZCRは、結線15から受信する各ベクトルＳ（ｋ）につい
てゼロ交差周波数を計算する公知のブロツクを表す。各
ベクトル成分について、ブロツクZCRは、（３）式に従
つて、サインビツトを考慮し、２個の連続する成分のサ
インビツトを掛け、そして加算を行い、その結果を結線
17に出力する。

VEFは、（４）式に従つて各ベクトルＳ（ｋ）のr.m.s.
値を計算し、その結果を結線18に供給する公知のブロツ
クである。

CFRは、平面（ZCR,σ）の正の半分の軸が分割されてい
る間隔の境界と、結線17及び結線18に存在する１対の値
との一連の比較を実行するブロツクを表す。入力値の対
が収まるところの間隔の対はインデツクスｑによつて表
され、結線19に供給される。

間隔の境界の値及び間隔の対に対応するインデツクスｑ
は、ブロツクCFR内のメモリに蓄積される。ブロツクCFR
の組立ては、当業者にとつては問題ではない。

結線18上に存在するr.m.s.値は、ブロツクCMF1にも供給
される。

VOCSは、カウンタCNT2によつて供給されるアドレスに従
つて順次的に読み出される量子化されたr.m.s.値σ_ｍの
コードブツクを含むリードオンリメモリを表し、上記カ
ウンタCNT2は、ブロツクSYNCによつて供給される信号20
により起動させられる。読み出された値は、結線21を介
してブロツクCFM1に供給される。

ブロツクCFM1は結線18上に存在する値と、結線21上に存
在する、リードオンリメモリVOCSによつて供給される総
ての値との比較する回路を具備する。それは又、最小の
差異を作り出す量子化されたr.m.s.値σ_ｍを結線22に、
そした対応するインデツクスｍを結線23に供給する比較
及び記憶回路を具備する。

上述した計算が一旦実行されると、レジスタBF2はベク
トルＳ（ｋ）の成分を結線16に再び供給し、該ベクトル
Ｓ（ｋ）の成分は、除算器DIVにおいて結線22に存在す
る値σ_ｍによつて除算され、それらを一時的に蓄積する
レジスタBF3に結線24を介して供給されるベクトルＳ′
（ｋ）の成分が得られる。

レジスタBF3において、各ベクトルＳ′（ｋ）は、それ
ぞれが４個の成分（Ｙ＝４）からなる10個の連続するベ
クトルＳ′（ｙ）に分割される。レジスタBF3は、結線2
4を介してブロツクMEDにベクトルＳ′（ｙ）を供給す
る。

ブロツクMEDは、各ベクトルＳ′（ｙ）の４個の成分の
平均値を計算し、10個の成分（Ｘ＝K/Y＝10）を有する
平均値のベクトルＳ′（ｘ）を得、それは内部メモリに
一時的に蓄積される。

レジスタBF3に存在する各ベクトルＳ′（ｋ）につい
て、ブロツクMEDはベクトルＳ′（ｘ）を得、結線26を
介してブロツクCFM2の入力に供給する。

VOCMは、量子化された平均値Ｓ′_ｐ（ｘ）のＱ個のコー
ドブツクを含むリードオンリメモリを表す。リードオン
リメモリVOCMのアドレス入力は、結線19を介してブロツ
クCFRによつて供給され且つコードブツクをアドレスす
るインデツクスｑと、ブロツクSYNCから受信する信号に
よつて起動させられ、コードブツクベクトルを順次的に
アドレスするカウンタCNT3の出力とを受信する。これら
は結線28を介してブロツクCFM2の第２の入力に送られ
る。

その構造がブロツクCFM1のそれと同様であるブロツクCF
M2は、各ベクトルＳ′（ｋ）について、結線29に供給す
る量子化された平均値のベクトルＳ′_ｐ（ｘ）と、結線
30に供給する関連するインデツクスｐとを決定する。

ブロツクMED及びブロツクCFM2によつて実行される演算
が一旦終了すると、レジスタBF3は結線25にベクトル
Ｓ′（ｋ）を再び供給し、減算器SM1において該ベクト
ルＳ′（ｋ）から結線29に存在するベクトルＳ′
_ｐ（ｘ）が減算され、この結果、結線31に正規化及び
波された第２の残留ベクトルＳ″（ｋ）が得られる。

VOCRは、ベクトルＳ″_ｎ（ｋ）のＱ・Ｐ個のコードブツ
クを含むリードオンリメモリを表す。

リードオンリメモリVOCRは、アドレス入力で、使用され
るコードブツクをアドレスする、結線19,30に存在する
インデツクスq,pと、ブロツクSYNCによつて供給される
信号32によつて開始させられ、結線33に供給されるコー
ドブツクベクトルを順次的にアドレスするカウンタCNT4
の出力とを受信する。

減算器SM2において、ベクトルＳ″_ｐ（ｋ）は結線31に
存在するベクトルＳ″（ｋ）から減算され、結線34にベ
クトルＥ_ｎ（ｋ）が得られる。

MSEは、各ベクトルＥ_ｎ（ｋ）について、（５）式で定
義され平均二乗誤差mse_ｎを計算し、それをインデツク
スｎに対応して結線35に供給するブロツクを表す。

ブロツクMINにおいて、ブロツクMSEによつて供給される
値mse_ｎの最小値は、オリジナルのベクトルＳ（ｋ）の
各々について識別される。対応するインデツクスｎ_min
は結線36に供給される。

BF4は、各ベクトルＳ（ｊ）について結線37に存在する
インデツクスｈ_ottと、各ベクトルＳ（ｋ）について１
組の、４個のインデツクスｑ，ｍ，ｐ,n_minの組とを蓄
積するレジスタを表す。該インデツクスは、レジスタBF
4において、音声信号の関連する20msの時間間隔を符号
化する語を形成し、該語は結線38に供給される符号器出
力語である。

前の時間間隔において結線９に存在したインデツクスｈ
_ottは、遅延回路DL1によつてＪ個サンプルの時間間隔分
だけ遅延させられて結線37に存在する。

次に、破線の下方に図示されている回路ブロツクBF5,SM
3,MLT,FTM2,LPC,DAから復号化部の構造について説明す
る。

BF5は、結線40から受信する音声信号符号化語を一時的
に蓄積するレジスタを表す。各Ｊ個のサンプルの時間間
隔で、レジスタBF5は、インデツクスｈ_ottを結線45に、
そしてＫ個のサンプルの時間間隔で変化する４個のイン
デツクスｎ_min，ｐ，ｑ，ｍの組の１列を結線41,42,43,
44にそれぞれ供給する。レジスタBF5の出力上のインデ
ツクスは、音声信号を再生する量子化されたベクトルを
直接的に選択するため、符号化段階でも使用される種々
のコードブツクを含むリードオンリメモリVOCA,VOCS,VO
CM,VOCRにアドレスとして送られる。

特に、リードオンリメモリVOCRは、インデツクスｑ，
ｐ,n_minを受信し、且つ量子化、正規化及び波された
第２の のベクトルを結線46に供給する一方、リードオンリメモ
リVOCMは、インデツクスｑ，ｐを受信し、且つ量子化さ
れた を結線47に供給する。

結線46,47に存在するベクトルは加算器SM3において加算
され、該加算器SM3は第１の量子化、正規化及び波さ
れた を結線48に供給し、 は、結線44において受信されるインデツクスｍによつて
アドレスされるリードオンリメモリVOCSにより結線49を
介して供給される量子化されたr.m.s.値σ_ｍを、乗算器
MLTにおいて乗算され、この結果、結線50に量子化及び
波された が得られる。

FTM2は、符号化のために使用される波形整形フイルタFT
W1の伝達関数とは逆の伝達関数を有する線形予測デイジ
タルフイルタである。フイルタFTW2は、結線50に存在す
るベクトルを波し、量子化された を結線52に供給する。

は、線形予測型で、伝達関数H^-1（ｚ）を有する合成フ
イルタLPCを励起する。フイルタFTW2及びフイルタLPCの
係数は、結線45を介してレジスタBF5から受信するイン
デツクスｈ_ottによつてアドレスされるリードオンリメ
モリVOCAにより結線51を介して供給される線形予測係数
ベクトルａ_hott（ｉ）である。

結線53には、量子化されたデイジタルサンプル（ｊ）
が存在し、該デイジタル（ｊ）はDA変換器DAによつて
アナログの形に再変換され、復号化の間に再構成された
音声信号を形成する。この信号は結線54に存在する。

SYNCは、第３図に示されている装置の回路に同期信号を
供給するブロツクである。図面を簡単にするため、カウ
ンタCNT1,CNT2,CNT3,CNT4の同期信号のみが示されてい
る。復号化部のレジスタBF5は、より多くの説明を必要
としない通常の技術であり、結線40に存在するライン信
号から得られ得る外部同期をも必要とするであろう。ブ
ロツクSYNCは、サンプルベロツク周波数で結線24を介し
てAD変換器ADから到着する信号によつて同期させられ
る。

本発明の範囲から逸脱することなく、上述した実施例に
変更及び変形がなされ得る。

例えば、フイルタFTW1,FTW2用の係数γ^ｉａ_ｈ（ｉ）の
ベクトルは、その内容が係数ベクトルａ_ｈ（ｉ）のリー
ドオンリメモリVOCAの内容１対１に対応するべつのリー
ドオンリメモリから抽出され得る。この別のリードオン
リメモリ用のアドレスは、ブロツクMINCの出力結線９又
は結線45に存在するインデツクスｈ_ottである。この回
路変更により、係数γ^ｉａ_ｈ（ｉ）の計算は、回路によ
つて必要とされる全メモリ容量の増大という犠性の下
に、省略され得る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による音声信号を符号化する方法に関す
るブロツク図、 第２図は本発明による音声信号を復号化する方法に関す
るブロツク図、及び第３図は本発明による装置のブロツ
ク図である。 FRB……低域フイルタ、 VOCA,VOCC,VOCM,VOCR,VOCS……リードオンリメモリ、LP
C……フイルタ。

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】音声信号の符号化及び復号化のための方法
   であつて、音声信号符号化のために該音声信号がデイジ
   タルサンプルｘ（ｊ）（１ｊＪ）のブロツクに変換
   されるものにおいて、該サンプルｘ（ｊ）の各ブロツク
   が、量子化されたフイルタ係数ベクトルａ_ｈ（ｉ）のコ
   ードブツクから最適なフイルタを形成するインデツクス
   ｈ_ottのベクトルを選択することによる線形予測逆波
   操作を受け、次いで周波数加重関数Ｗ（ｚ）に従つて
   波操作を受け、ここで該関数Ｗ（ｚ）の係数は係数γ^ｉ
   を乗算された、最適なフイルタの該ベクトルａ_ｈ（ｉ）
   であり、そしてγは定数であり、この結果、波された
   残留信号Ｓ（ｊ）が得られ、次いで該信号Ｓ（ｊ）が、
   波された残留ベクトルＳ（ｋ）に分割され（１ｋ
   Ｋ、ＫはＪの整数約数である）；そして 音声信号復号化のために、再構成された残留信号 が符号化中に使用されそして上記最適なフイルタのイン
   デツクスｈ_ottの係数ベクトルａ_ｈ（ｉ）を有する、線
   形予測操作の逆フイルタにより波されて、それにより
   再構成された音声信号のデイジタル量子化されたサンプ
   ルｘ（ｊ）が得られ； 上記方法は符号化中、各々は波された残留ベクトルＳ
   （ｋ）は下記諸作業にかけられ、即ち該諸作業は 該ベクトルＳ（ｋ）のゼロ交差周波数ZCR及びr.m.s.値
   σが計算される操作と； 値ZCR,σに応じて、該波された残留ベクトルＳ（ｋ）
   が、平面（ZCR,σ）のＱ個の領域の内から１個を識別す
   るインデツクスｑ（１ｑＱ）によつて分類される操
   作と； r.m.s.値σは量子化されたr.m.s.値のコードブツクに基
   づいて最も近いベクトルσ_ｍ（１ｍＭ）を選択し、
   インデツクスｍは上記波された残留ベクトルの第２の
   分類を形成し； 波された残留ベクトルＳ（ｋ）がインデツクスｍを有
   する量子化されたr.m.s.値σ_ｍにより分割されて、かく
   して第１の正規化され波された残留ベクトルＳ′
   （ｋ）を得、次いで該ベクトルＳ′（ｋ）がＹ個の部分
   ベクトルＳ′（ｙ）（１ｙＹ、ＹはＫの整数の約
   数）に細分割される操作と； 次いで各部分ベクトルＳ′（ｙ）の成分の平均値が計算
   され、この結果、Ｘ＝K/Y個の成分を有する、平均値の
   ベクトルＳ′（ｘ）（１ｘＸ）が得られ、該ベクト
   ルＳ′（ｘ）は前記インデツクスｑによつて識別される
   量子化された平均値のＱ個のコードブツクの内の１個か
   らインデツクスｐ（１ｐＰ）をもつて、最も近いベ
   クトルＳ′_ｐ（ｘ）を選択することによつて量子化さ
   れ、ここにインデツクスｐは上記波された残留ベクト
   ルの第３分類を形成し； 該量子化された平均値Ｓ′_ｐ（ｘ）のベクトルが前記第
   １の正規化され、波された残留ベクトルＳ′（ｋ）か
   ら減算され、この結果、第２の正規化及び波された残
   留ベクトルＳ″（ｋ）が得られ、該第２のベクトルＳ″
   （ｋ）は大きさＮの第２の量子化され正規化された波
   された残留ベクトルのＱ・Ｐ個コードブツクからの１個
   のコードブツク内の各ベクトルＳ″_ｎ（ｋ）（１ｎ
   Ｎ）と比較され、このコードブツクは前記インデツクス
   ｑ、ｐにより識別され、この結果、Ｎ個の量子化誤差ベ
   クトルＥ_ｎ（ｋ）（１ｎＮ）が得られ； 該量子化誤差ベクトルの各々について平均二乗誤差mse
   _ｎが計算され、平均値二乗誤差mse_ｎの最小値を生成し
   た、第２の量子化され、正規化された波残留ベクトル
   のコードブツクのベクトルのインデツクスｎ_minが、
   波された残留ベクトルＳ（ｋ）の各々に関連するインデ
   ツクスｍ，ｑ，ｐ及び前記インデツクスｈ_ottと共に、
   サンプルｘ（ｊ）のブロツクについての符号化された音
   声信号を形成する操作からなり；更に 音声信号の復号化に関し、Ｋ個のサンプルの時間間隔の
   各々において、前記インデツクスｑ，ｐ,n_minが関連す
   るコードブツクにおいて第２の量子化、正規化及び波
   された残留ベクトルを識別する一方、前記インデツクス
   ｑ，ｐが関連するコードブツクにおいて量子化された のベクトルを識別し； 次いで該 のベクトルが前記第２の量子化、正規化、波された に加算され、この結果、第１の量子化、正規化及び波
   された が得られ； 次いで該第１の量子化、正規化及び波された が関連するコードブツクにおいて前記インデツクスｍに
   よつて識別される、量子化されたr.m.s.値σ_ｍを乗算さ
   れ、この結果、量子化及び波された が得られ、該 が符号化の間に使用された周波数加重関数Ｗ（ｚ）とは
   逆の周波数加重関数W-1（ｚ）によつて周波数加重さ
   れ、もつて再構成された が得られることを特徴とする音声信号の符号化及び復号
   化のための方法。
2. 【請求項２】音声信号の符号化及び復号化のための方法
   を実施するための、音声信号の符号化及び復号化のため
   の装置であつて、符号化側において、低域フイルタ（FP
   B）及び音声信号をデイジタルサンプルｘ（ｊ）のブロ
   ツクに変換するためのAD変換器（AD）と； 前記AD変換器（AD）から受信しデイジタルサンプルのブ
   ロツクを一時的に蓄積する第１のレジスタ（BFI）と； 前記第１のレジスタ（BFI）から受信する前記デイジタ
   ルサンプルの各ブロツクについて、自己相関係数の第１
   ベクトルＣ_ｘ（ｉ）を計算する第１の計算回路（RX）
   と； 前記量子化されたフイルタ係数ベクトルａ_ｈ（ｉ）のＨ
   個の自己相関係数の第２ベクトルＣ_ａ（i,h）（１ｈ
   Ｈ）を含む第１のリードオンリメモリ（VOCC）と； 前記第１の計算回路（RX）から受信する自己相関係の第
   １のベクトルＣ_ｘ（ｉ）の各々について及び前記第１の
   リードオンリメモリ（VOCC）から受信する自己相関係数
   の第２のベクトルＣ_ａ（i,h）の各々についてスペクト
   ル距離関数ｄ_LRを計算すると共に、自己相関係数の第１
   のベクトルＣ_ｘ（ｉ）の各々について得られたスペクト
   ル距離関数ｄ_LRのＨ個の値の中の最小のものを決定し、
   そして対応するインデツクスｈ_ottを出力（９）に供給
   する第２の計算回路（MINC）と； 量子化されたフイルタ係数ａ_ｈ（ｉ）のベクトルのコー
   ドブツクを含み且つ前記インデツクスｈ_ottによつてア
   ドレスされる第２のリードオンリメモリ（VOCA）と； 前記第１のレジスタ（BF1）から前記サンプルのブロツ
   クをそして前記第２のリードオンリメモリ（VOCA）から
   量子化されたフイルタ係数ａ_ｈ（ｉ）のベクトルを受信
   し、そして前記残留信号Ｒ（ｊ）を生成する第１の線形
   予測逆デイジタルフイルタ（LPCF）と； 周波数加重関数Ｗ（ｚ）に従つて前記残留信号Ｒ（ｊ）
   を周波数の加重を実行し、これにより波された残留信
   号Ｓ（ｊ）を得る第２の線形予測デイジタルフイルタ
   （FTW1）； 前記第２の線形予測デイジタルフイルタ（FTW1）から、
   前記波された残留信号Ｓ（ｊ）を受け、それを一時的
   に蓄積し前記波された残留ベクトルＳ（ｋ）を第１の
   出力（15）にそしてその後に第２の出力（16）に供給す
   る第２のレジスタ（BF2）；および 再構成された を供給されそして再構成された音声信号のデイジタル量
   子化されたサンプル（ｊ）をデイジタル・アナログ変
   換器（DA）に供給して該再構成音声信号を発生する音声
   合成線形予測フイルタ（LPC）を復号側に含み、更に上
   記装置は音声信号符号化のため、該第２のレジスタ（BF
   2）の第１の入力（15）から各ベクトルＳ（ｋ）が受信
   する、該ベクトル各々の零交差周波を計算する第３の計
   算回路（ZCR）； 前記第２のレジスタ（BF2）の第１の出力（15）から受
   信するベクトルＳ（ｋ）のr.m.s.値を計算する第４の計
   算回路（VEF）と； 前記第３と第４の計算回路（ZCR,VEF）の出力と前記平
   面（ZCR,σ）が細分割されるＱ個の対の間隔の境界値と
   を比較するための第１の比較回路（CFR）であつて、該
   境界値は内部メモリに蓄積されており、１対の入力値が
   収まる１対の間隔は出力に供給されるインデツクスｑ
   （１ｑＱ）と関連させられている回路と； 順次的にアドレスされると共に前記量子化されたr.m.s.
   値σ_ｍのコードブツクを含む第３のリードオンリメモリ
   （VOCS）と； 前記第３のリードオンリメモリ（VOCS）から読み出され
   た値との比較により前記第４の計算回路（VEF）により
   計算された前記r.m.s.を量子化する第１の量子化回路
   （CFM1）であつて、前記量子化回路は前記量子化された
   r.m.s.値σ_ｍ及び関連するインデツクスｍを第１の出力
   （22）及び第２の出力（23）それぞれに供給し； 前記第２のレジスタ（BF2）の第２の出力（16）に存在
   する波された残留ベクトルを前記第１の量子化回路
   （GFN1）の第１の出力（22）に存在する該量子化された
   r.m.s.値σ_ｍにより除算しそして該第１の正規化波残
   留ベクトルＳ′（ｋ）を発生する除算器（DIV）と； 前記第１の正規化され波された残留ベクトルＳ′
   （ｋ）を一時間に蓄積すると共に、該ベクトルを第１の
   入力（24）に供給し、Ｙ個の部分ベクトルＳ′（ｙ）に
   細分割し、そしてその後に第２の出力（25）に供給する
   第３のレジスタ（BF3）と； 前記第３のレジスタ（BF3）の第１の出力（24）から受
   信する各部分ベクトルＳ′（ｙ）の成分の平均値を計算
   し、前記第１の正規化され波された残留ベクトルＳ′
   （ｋ）の各々について前記平均値Ｓ′（ｘ）のベクトル
   を得る計算回路（MED）と； Ｐ個の量子化された平均値ベクトルＳ′_ｐ（ｘ）のＱ個
   のコードブツクを含む第４のリードオンリメモリ（VOC
   M）であつて、コードブツクを識別するために前記第１
   の比較回路（CFR）から受信する前記インデツクスｑに
   よつてアドレスされると共に、選択されたコードブツク
   内で順次的にアドレスされるものと； 前記第４のリードオンリメモリ（VOCM）によつて供給さ
   れた量子化された平均値のベクトルと比較することによ
   り、前記第５の計算回路（MED）によつて供給されるベ
   クトルを量子化する第２の量子化回路（CFM2）であつ
   て、前記量子化された平均値Ｓ′_ｐ（ｘ）のベクトル及
   び関連するインデツクスｐを第１の出力（29）及び第２
   の出力（30）に供給するものと； 前記第３のレジスタ（BF3）の第２の出力（25）に存在
   するベクトルから前記第２の量子化回路（CFM2）の第１
   の出力（29）に存在するベクトルを減算する第１の減算
   器（SM1）であつて、前記第２の正規化及び波された
   残留ベクトルＳ″（ｋ）を出力するものと； Ｎ個の第２の量子化、正規化及び波された残留ベクト
   ルＳ″_ｎ（ｋ）のＱ・Ｐ個のコードブツクを含む第５の
   リードオンリメモリ（VOCR）であつて、コードブツクを
   識別するために前記第１及び第２の比較回路（CFM1,CFM
   2）から受信する前記インデツクスｑ，ｐによつてアド
   レスされると共に、選択されたコードブツク内で順次的
   にアドレスされるものと； 前記第１の減算器（SM1）から受信した各ベクトルにつ
   いて、前記第５のリードオンリメモリ（VOCR）から受信
   した総てのベクトルとの差を計算してＮ個の量子化誤差
   ベクトルＥ_ｎ（ｋ）を得る第２の減算器（SM2）と； 前記第２の減算器（SM2）から受信した各量子化誤差ベ
   クトルＥ_ｎ（ｋ）に関連する平均二乗誤差ｍ_senを計算
   する第６の計算回路（MSE）と； 波された残留ベクトルＳ（ｋ）の各々について、前記
   第６の計算回路（MSE）から受信した関連するベクトル
   Ｅ_ｎ（ｋ）の最小平均二乗誤差を識別し、対応するイン
   デツクスｎ_minを出力する比較回路（MIN）と； サンプルｘ（ｊ）の各ブロツクについて、前記第１のリ
   ードオンリメモリから供給される前記インデツクスｈ
   _ott及び波された残留ベクトルＳ（ｋ）の各々に関連
   するインデツクスｑ，ｐ，ｍ,n_minから構成される符号
   化された音声信号を出力（38）に供給する第４のレジス
   タ（BF4）と；更に上記装置は 音声信号の復号化用として、 入力（40）で受信する前記符号化された音声信号を一時
   間に蓄積すると共に、読出しアドレスとして、前記イン
   デツクスｈ_ottを前記第２のリードオンリメモリ（VOC
   A）に、前記インデツクスｍを前記第３のリードオンリ
   メモリ（VOCS）に、前記インデツクスｑ，ｐを前記第４
   のリードオンリメモリ（VOCM）に、前記インデツクス
   ｑ，ｐ,n_minを前記第５のリードオンリメモリ（VOCR）
   に供給する第５のレジスタ（BF5）と； 前記第５のリードオンリメモリ（VOCR）の出力ベクトル
   と前記第４のリードオンリメモリ（VOCM）の出力ベクト
   ルとを加算しそして第１の量子化、正規化かつ波した
   残留信号を供給する加算器（SM3）と； 前記加算器（SM3）の出力ベクトルを前記第３のメモリ
   （VOCS）の出力で乗算しそして第１の量子化、波残留
   信号を供給する乗算器（MLT）と；そして 前記第２のデイジタルフイルタ（FTW1）のものとは逆の
   伝数関数を有し、前記乗算器（MLT）から受信したベク
   トルを波しそして該再構成した残留信号を発生して前
   記の線形予測音声合成デイジタルフイルタ（LPC）に供
   給する第３の線形予測デイジタルフイルタ（FTW2）と； を備えることを特徴とする装置。
3. 【請求項３】前記第２又は第３のデイジタルフイルタ
   （FTW1,FTW2）が、前記第２のリードオンリメモリ（VOC
   A）から受信する係数ベクトルａ_ｈ（ｉ）に定数γ^ｉを
   乗算してその係数ベクトルγ^ｉ・ａ_ｈ（ｉ）を計算する
   ことを特徴とする特許請求の範囲第２項記載の装置。
4. 【請求項４】前記第２又は第３のデイジタルフイルタ
   （FTW1,FTW2）が、前記インデツクスｈ_ottによってアド
   レスされる第５のリードオンリメモリから関連する係数
   ベクトルγ^ｉ・ａ_ｈ（ｉ）を受信することを特徴とする
   特許請求の範囲第２項記載の装置。