JPH08185199A - 音声符号化装置 - Google Patents
音声符号化装置Info
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- JPH08185199A JPH08185199A JP7000300A JP30095A JPH08185199A JP H08185199 A JPH08185199 A JP H08185199A JP 7000300 A JP7000300 A JP 7000300A JP 30095 A JP30095 A JP 30095A JP H08185199 A JPH08185199 A JP H08185199A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 低ビットレートでも良好な音質の得られる音
声符号化装置の提供。 【構成】 予め定めたフレーム単位に区切るフレーム分
割部１１０と、前記音声信号からスペクトルパラメータ
を求めるスペクトルパラメータ計算部２００と、遅延分
過去の音源信号を切り出してピッチ予測を行なう適応コ
ードブック部５００と音源信号を量子化する音源量子化
部３５０とからなる音声符号化装置において、前記適応
コードブックにおける遅延を過去の差分量子化値から予
測し、予測して得た差分を量子化する適応コードブック
部を有することを特徴とする音声符号化装置。
声符号化装置の提供。 【構成】 予め定めたフレーム単位に区切るフレーム分
割部１１０と、前記音声信号からスペクトルパラメータ
を求めるスペクトルパラメータ計算部２００と、遅延分
過去の音源信号を切り出してピッチ予測を行なう適応コ
ードブック部５００と音源信号を量子化する音源量子化
部３５０とからなる音声符号化装置において、前記適応
コードブックにおける遅延を過去の差分量子化値から予
測し、予測して得た差分を量子化する適応コードブック
部を有することを特徴とする音声符号化装置。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声信号を低いビット
レートで高品質に符号化するための音声符号化装置に関
するものである。
レートで高品質に符号化するための音声符号化装置に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】音声信号を高能率に符号化する方式とし
て、例えば、Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒａｎｄ Ｂ．Ａｔ
ａｌ氏による“Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａ
ｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ： Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ
ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒ
ａｔｅｓ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．９３７−
９４０，１９８５年）と題した論文（文献１）や、Ｋｌ
ｅｉｊｎ氏らによる“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃｈ
ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｖｅ
ｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ＳＥＬ
Ｐ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．１５５−１５
８，１９８８年）と題した論文（文献２）などに記載さ
れているＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎ
ｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ）が知ら
れている。この従来例では、送信側では、フレーム毎
（例えば２０ｍｓ）に音声信号から線形予測（ＬＰＣ）
分析を用いて、音声信号のスペクトル特性を表すスペク
トルパラメータを抽出する。フレームをさらにサブフレ
ーム（例えば５ｍｓ）に分割し、サブフレーム毎に過去
の音源信号を基に適応コードブックにおけるパラメータ
（ピッチ周期に対応する遅延パラメータとゲインパラメ
ータ）を抽出し、適応コードブックにより前記サブフレ
ームの音声信号をピッチ予測する。ピッチ予測して求め
た音源信号に対して、予め定められた種類の雑音信号か
らなる音源コードブック（ベクトル量子化コードブッ
ク）から最適音源コードベクトルを選択し最適なゲイン
を計算することにより、音源信号を量子化する。音源コ
ードベクトルの選択の仕方は、選択した音源コードベク
トルにより合成した信号と、前記残差信号との誤差電力
を最小化するように行なう。そして、選択されたコード
ベクトルの種類を表すインデクスとゲインならびに、前
記スペクトルパラメータと適応コードブックのパラメー
タをマルチプレクサ部により組み合わせて伝送する。受
信側の説明は省略する。
て、例えば、Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒａｎｄ Ｂ．Ａｔ
ａｌ氏による“Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａ
ｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ： Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ
ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒ
ａｔｅｓ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．９３７−
９４０，１９８５年）と題した論文（文献１）や、Ｋｌ
ｅｉｊｎ氏らによる“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃｈ
ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｖｅ
ｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ＳＥＬ
Ｐ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．１５５−１５
８，１９８８年）と題した論文（文献２）などに記載さ
れているＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎ
ｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ）が知ら
れている。この従来例では、送信側では、フレーム毎
（例えば２０ｍｓ）に音声信号から線形予測（ＬＰＣ）
分析を用いて、音声信号のスペクトル特性を表すスペク
トルパラメータを抽出する。フレームをさらにサブフレ
ーム（例えば５ｍｓ）に分割し、サブフレーム毎に過去
の音源信号を基に適応コードブックにおけるパラメータ
（ピッチ周期に対応する遅延パラメータとゲインパラメ
ータ）を抽出し、適応コードブックにより前記サブフレ
ームの音声信号をピッチ予測する。ピッチ予測して求め
た音源信号に対して、予め定められた種類の雑音信号か
らなる音源コードブック（ベクトル量子化コードブッ
ク）から最適音源コードベクトルを選択し最適なゲイン
を計算することにより、音源信号を量子化する。音源コ
ードベクトルの選択の仕方は、選択した音源コードベク
トルにより合成した信号と、前記残差信号との誤差電力
を最小化するように行なう。そして、選択されたコード
ベクトルの種類を表すインデクスとゲインならびに、前
記スペクトルパラメータと適応コードブックのパラメー
タをマルチプレクサ部により組み合わせて伝送する。受
信側の説明は省略する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】前記従来法では、適応
コードブックにおいて、サブフレーム毎に遅延パラメー
タを求めて独立に伝送していた。例えば、音声の場合、
遅延は１６−１４０サンプルの範囲に存在するが、ピッ
チ周期の短い女性音などで十分な精度を得るためには、
遅延を整数サンプルきざみではなく、小数サンプルきざ
みとする必要がある。このため、遅延を表すのにサブフ
レーム当たり最低８ビット必要であり、１フレームに４
サブフレーム収容されるとすればフレーム当たりで３２
ビット必要であった。これはフレーム長を４０ｍｓとし
た場合、１秒当たりの伝送量にして、１．６ｋｂ／ｓで
あった。
コードブックにおいて、サブフレーム毎に遅延パラメー
タを求めて独立に伝送していた。例えば、音声の場合、
遅延は１６−１４０サンプルの範囲に存在するが、ピッ
チ周期の短い女性音などで十分な精度を得るためには、
遅延を整数サンプルきざみではなく、小数サンプルきざ
みとする必要がある。このため、遅延を表すのにサブフ
レーム当たり最低８ビット必要であり、１フレームに４
サブフレーム収容されるとすればフレーム当たりで３２
ビット必要であった。これはフレーム長を４０ｍｓとし
た場合、１秒当たりの伝送量にして、１．６ｋｂ／ｓで
あった。
【０００４】このため、音声信号を４ｋｂ／ｓ以下で良
好に送ろうとした場合、遅延の伝送に必要な情報を低減
する必要があった。しかしながら、単純にサブフレーム
当たりのビット数を低減したのでは、ピッチ変化範囲が
狭まったり、精度が不十分になったりして音質が大幅に
劣化するという問題があった。
好に送ろうとした場合、遅延の伝送に必要な情報を低減
する必要があった。しかしながら、単純にサブフレーム
当たりのビット数を低減したのでは、ピッチ変化範囲が
狭まったり、精度が不十分になったりして音質が大幅に
劣化するという問題があった。
【０００５】本発明は、上述の問題を解決し、少ないビ
ット数で遅延の伝送を可能とするので、音声信号を４ｋ
ｂ／ｓ以下で良好に符号化することが可能となる。
ット数で遅延の伝送を可能とするので、音声信号を４ｋ
ｂ／ｓ以下で良好に符号化することが可能となる。
【０００６】
【課題を解決するための手段】第１の発明によれば、音
声信号を予め定めたフレーム単位に区切るフレーム分割
部と、前記音声信号からスペクトルパラメータを求める
スペクトルパラメータ計算部と、遅延分過去の音源信号
を切り出してピッチ予測を行なう適応コードブック部と
音源信号を量子化する音源量子化部とからなる音声符号
化装置において、前記適応コードブックにおける遅延を
過去の差分量子化値から予測し、予測して得た差分を量
子化する適応コードブック部を有することを特徴とする
音声符号化装置が得られる。
声信号を予め定めたフレーム単位に区切るフレーム分割
部と、前記音声信号からスペクトルパラメータを求める
スペクトルパラメータ計算部と、遅延分過去の音源信号
を切り出してピッチ予測を行なう適応コードブック部と
音源信号を量子化する音源量子化部とからなる音声符号
化装置において、前記適応コードブックにおける遅延を
過去の差分量子化値から予測し、予測して得た差分を量
子化する適応コードブック部を有することを特徴とする
音声符号化装置が得られる。
【０００７】第２の発明によれば、音声信号を予め定め
たフレーム単位に区切るフレーム分割部と、前記音声信
号からスペクトルパラメータを求めるスペクトルパラメ
ータ計算部と、遅延分過去の音源信号を切り出してピッ
チ予測を行なう適応コードブック部と音源信号を量子化
する音源量子化部とからなる音声符号化装置において、
前記適応コードブックにおける遅延を過去の差分量子化
値から予測し、予測して得た差分をもとに前記差分を量
子化するかあるいは前記遅延を量子化することを判別す
る適応コードブック部を有することを特徴とする音声符
号化装置が得られる。
たフレーム単位に区切るフレーム分割部と、前記音声信
号からスペクトルパラメータを求めるスペクトルパラメ
ータ計算部と、遅延分過去の音源信号を切り出してピッ
チ予測を行なう適応コードブック部と音源信号を量子化
する音源量子化部とからなる音声符号化装置において、
前記適応コードブックにおける遅延を過去の差分量子化
値から予測し、予測して得た差分をもとに前記差分を量
子化するかあるいは前記遅延を量子化することを判別す
る適応コードブック部を有することを特徴とする音声符
号化装置が得られる。
【０００８】第３の発明によれば、音声信号を予め定め
たフレーム単位に区切るフレーム分割部と、前記音声信
号から特徴量を計算しモード判別を行なうモード判別部
と、前記音声信号からスペクトルパラメータを求めるス
ペクトルパラメータ計算部と、遅延分過去の音源信号を
切り出してピッチ予測を行なう適応コードブック部と音
源信号を量子化する音源量子化部とからなる音声符号化
装置において、予め定められたモードにおいて、前記適
応コードブックにおける遅延を過去の差分量子化値から
予測し、予測して得た差分を量子化する適応コードブッ
ク部を有することを特徴とする音声符号化装置が得られ
る。
たフレーム単位に区切るフレーム分割部と、前記音声信
号から特徴量を計算しモード判別を行なうモード判別部
と、前記音声信号からスペクトルパラメータを求めるス
ペクトルパラメータ計算部と、遅延分過去の音源信号を
切り出してピッチ予測を行なう適応コードブック部と音
源信号を量子化する音源量子化部とからなる音声符号化
装置において、予め定められたモードにおいて、前記適
応コードブックにおける遅延を過去の差分量子化値から
予測し、予測して得た差分を量子化する適応コードブッ
ク部を有することを特徴とする音声符号化装置が得られ
る。
【０００９】第４の発明によれば、音声信号を予め定め
たフレーム単位に区切るフレーム分割部と、前記音声信
号から特徴量を計算しモード判別を行なうモード判別部
と、前記音声信号からスペクトルパラメータを求めるス
ペクトルパラメータ計算部と、遅延分過去の音源信号を
切り出してピッチ予測を行なう適応コードブック部と音
源信号を量子化する音源量子化部とからなる音声符号化
装置において、予め定められたモードにおいて、前記適
応コードブックにおける遅延を過去の差分量子化値から
予測し、予測して得た差分をもとに前記差分を量子化す
るかあるいは前記遅延を量子化することを判別する適応
コードブック部を有することを特徴とする音声符号化装
置が得られる。
たフレーム単位に区切るフレーム分割部と、前記音声信
号から特徴量を計算しモード判別を行なうモード判別部
と、前記音声信号からスペクトルパラメータを求めるス
ペクトルパラメータ計算部と、遅延分過去の音源信号を
切り出してピッチ予測を行なう適応コードブック部と音
源信号を量子化する音源量子化部とからなる音声符号化
装置において、予め定められたモードにおいて、前記適
応コードブックにおける遅延を過去の差分量子化値から
予測し、予測して得た差分をもとに前記差分を量子化す
るかあるいは前記遅延を量子化することを判別する適応
コードブック部を有することを特徴とする音声符号化装
置が得られる。
【００１０】
【実施例】図１は第１の発明による音声符号化装置の一
実施例を示すブロック図である。
実施例を示すブロック図である。
【００１１】図において、入力端子１００から音声信号
を入力し、フレーム分割回路１１０では音声信号をフレ
ーム（例えば４０ｍｓ）毎に分割し、サブフレーム分割
回路１２０では、フレームの音声信号をフレームよりも
短いサブフレーム（例えば８ｍｓ）に分割する。
を入力し、フレーム分割回路１１０では音声信号をフレ
ーム（例えば４０ｍｓ）毎に分割し、サブフレーム分割
回路１２０では、フレームの音声信号をフレームよりも
短いサブフレーム（例えば８ｍｓ）に分割する。
【００１２】スペクトルパラメータ計算回路２００で
は、少なくとも一つのサブフレームの音声信号に対し
て、サブフレーム長よりも長い窓（例えば２４ｍｓ）を
かけて音声を切り出してスペクトルパラメータを予め定
められた次数（例えばＰ＝１０次）を計算する。ここで
スペクトルパラメータの計算には、周知のＬＰＣ分析
や、Ｂｕｒｇ分析等を用いることができる。ここでは、
Ｂｕｒｇ分析を用いることとする。Ｂｕｒｇ分析の詳細
については、中溝著による“信号解析とシステム同定”
と題した単行本（コロナ社１９８８年刊）の８２〜８７
頁（文献３）等に記載されているので説明は省略する。
さらにスペクトルパラメータ計算部では、Ｂｕｒｇ法に
より計算された線形予測係数αi （ｉ＝１，…，１０）
を量子化や補間に適したＬＳＰパラメータに変換する。
ここで、線形予測係数からＬＳＰへの変換は、菅村他に
よる“線スペクトル対（ＬＳＰ）音声分析合成方式によ
る音声情報圧縮”と題した論文（電子通信学会論文誌、
Ｊ６４−Ａ、ｐｐ．５９９−６０６、１９８１年）（文
献４）を参照することができる。例えば、第１、３、５
サブフレームでＢｕｒｇ法により求めた線形予測係数
を、ＬＳＰパラメータに変換し、第２、４サブフレーム
のＬＳＰを直線補間により求めて、第２、４サブフレー
ムのＬＳＰを逆変換して線形予測係数に戻し、第１−５
サブフレームの線形予測係数αil（ｉ＝１，…，１０，
ｌ＝１，…，５）を聴感重み付け回路２３０に出力す
る。また、第５サブフレームのＬＳＰをスペクトルパラ
メータ量子化回路２１０へ出力する。
は、少なくとも一つのサブフレームの音声信号に対し
て、サブフレーム長よりも長い窓（例えば２４ｍｓ）を
かけて音声を切り出してスペクトルパラメータを予め定
められた次数（例えばＰ＝１０次）を計算する。ここで
スペクトルパラメータの計算には、周知のＬＰＣ分析
や、Ｂｕｒｇ分析等を用いることができる。ここでは、
Ｂｕｒｇ分析を用いることとする。Ｂｕｒｇ分析の詳細
については、中溝著による“信号解析とシステム同定”
と題した単行本（コロナ社１９８８年刊）の８２〜８７
頁（文献３）等に記載されているので説明は省略する。
さらにスペクトルパラメータ計算部では、Ｂｕｒｇ法に
より計算された線形予測係数αi （ｉ＝１，…，１０）
を量子化や補間に適したＬＳＰパラメータに変換する。
ここで、線形予測係数からＬＳＰへの変換は、菅村他に
よる“線スペクトル対（ＬＳＰ）音声分析合成方式によ
る音声情報圧縮”と題した論文（電子通信学会論文誌、
Ｊ６４−Ａ、ｐｐ．５９９−６０６、１９８１年）（文
献４）を参照することができる。例えば、第１、３、５
サブフレームでＢｕｒｇ法により求めた線形予測係数
を、ＬＳＰパラメータに変換し、第２、４サブフレーム
のＬＳＰを直線補間により求めて、第２、４サブフレー
ムのＬＳＰを逆変換して線形予測係数に戻し、第１−５
サブフレームの線形予測係数αil（ｉ＝１，…，１０，
ｌ＝１，…，５）を聴感重み付け回路２３０に出力す
る。また、第５サブフレームのＬＳＰをスペクトルパラ
メータ量子化回路２１０へ出力する。
【００１３】スペクトルパラメータ量子化回路２１０で
は、あらかじめ定められたサブフレームのＬＳＰパラメ
ータを効率的に量子化する。以下では、量子化法とし
て、ベクトル量子化を用いるものとし、第５サブフレー
ムのＬＳＰパラメータを量子化するものとする。ＬＳＰ
パラメータのベクトル量子化の手法は周知の手法を用い
ることができる。具体的な方法は例えば、特開平４−１
７１５００号公報（特願平２−２９７６００号）（文献
５）や特開平４−３６３０００号公報（特願平３−２６
１９２５号）（文献６）や、特開平５−６１９９号公報
（特願平３−１５５０４９号）（文献７）や、Ｔ．Ｎｏ
ｍｕｒａ ｅｔ ａｌ．，による“ＬＳＰＣｏｄｉｎｇ
Ｕｓｉｎｇ ＶＱ−ＳＶＱ Ｗｉｔｈ Ｉｎｔｅｒｐ
ｏｌａｔｉｏｎ ｉｎ ４．０７５ｋｂｐｓ Ｍ−ＬＣ
ＥＬＰ Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｅｒ”と題した論文（Ｐ
ｒｏｃ．Ｍｏｂｉｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｃｏｍ
ｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ｐｐ．Ｂ．２．５，１９９
３）（文献８）等を参照できるのでここでは説明は省略
する。
は、あらかじめ定められたサブフレームのＬＳＰパラメ
ータを効率的に量子化する。以下では、量子化法とし
て、ベクトル量子化を用いるものとし、第５サブフレー
ムのＬＳＰパラメータを量子化するものとする。ＬＳＰ
パラメータのベクトル量子化の手法は周知の手法を用い
ることができる。具体的な方法は例えば、特開平４−１
７１５００号公報（特願平２−２９７６００号）（文献
５）や特開平４−３６３０００号公報（特願平３−２６
１９２５号）（文献６）や、特開平５−６１９９号公報
（特願平３−１５５０４９号）（文献７）や、Ｔ．Ｎｏ
ｍｕｒａ ｅｔ ａｌ．，による“ＬＳＰＣｏｄｉｎｇ
Ｕｓｉｎｇ ＶＱ−ＳＶＱ Ｗｉｔｈ Ｉｎｔｅｒｐ
ｏｌａｔｉｏｎ ｉｎ ４．０７５ｋｂｐｓ Ｍ−ＬＣ
ＥＬＰ Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｅｒ”と題した論文（Ｐ
ｒｏｃ．Ｍｏｂｉｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｃｏｍ
ｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ｐｐ．Ｂ．２．５，１９９
３）（文献８）等を参照できるのでここでは説明は省略
する。
【００１４】また、スペクトルパラメータ量子化回路２
１０では、第５サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータをもとに、第１〜第４サブフレームのＬＳＰパラメ
ータを復元する。ここでは、現フレームの第５サブフレ
ームの量子化ＬＳＰパラメータと１つ過去のフレームの
第５サブフレームの量子化ＬＳＰを直線補間して、第１
〜第４サブフレームのＬＳＰを復元する。ここで、量子
化前のＬＳＰと量子化後のＬＳＰとの誤差電力を最小化
するコードベクトルを１種類選択した後に、直線補間に
より第１〜第４サブフレームのＬＳＰを復元できる。さ
らに性能を向上させるためには、前記誤差電力を最小化
するコードベクトルを複数候補選択したのちに、各々の
候補について、累積歪を評価し、累積歪を最小化する候
補と補間ＬＳＰの組を選択するようにすることができ
る。詳細は、例えば、特願平５−８７３７号明細書（文
献９）を参照することができる。
１０では、第５サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータをもとに、第１〜第４サブフレームのＬＳＰパラメ
ータを復元する。ここでは、現フレームの第５サブフレ
ームの量子化ＬＳＰパラメータと１つ過去のフレームの
第５サブフレームの量子化ＬＳＰを直線補間して、第１
〜第４サブフレームのＬＳＰを復元する。ここで、量子
化前のＬＳＰと量子化後のＬＳＰとの誤差電力を最小化
するコードベクトルを１種類選択した後に、直線補間に
より第１〜第４サブフレームのＬＳＰを復元できる。さ
らに性能を向上させるためには、前記誤差電力を最小化
するコードベクトルを複数候補選択したのちに、各々の
候補について、累積歪を評価し、累積歪を最小化する候
補と補間ＬＳＰの組を選択するようにすることができ
る。詳細は、例えば、特願平５−８７３７号明細書（文
献９）を参照することができる。
【００１５】以上により復元した第１−４サブフレーム
のＬＳＰと第５サブフレームの量子化ＬＳＰをサブフレ
ーム毎に線形予測係数α′il（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝
１，…，５）に変換し、インパルス応答計算回路３１０
へ出力する。また、第５サブフレームの量子化ＬＳＰの
コードベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ４０
０に出力する。
のＬＳＰと第５サブフレームの量子化ＬＳＰをサブフレ
ーム毎に線形予測係数α′il（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝
１，…，５）に変換し、インパルス応答計算回路３１０
へ出力する。また、第５サブフレームの量子化ＬＳＰの
コードベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ４０
０に出力する。
【００１６】上記において、直線補間のかわりに、ＬＳ
Ｐの補間パターンを予め定められたビット数（例えば２
ビット）分用意しておき、これらのパターンの各々に対
して１〜４サブフレームのＬＳＰを復元して累積歪を最
小化するコードベクトルと補間パターンの組を選択する
ようにしてもよい。このようにすると補間パターンのビ
ット数だけ伝送情報が増加するが、ＬＳＰのフレーム内
での時間的な変化をより精密に表すことができる。ここ
で、補間パターンは、トレーニング用のＬＳＰデータを
用いて予め学習して作成してもよいし、予め定められた
パターンを格納しておいてもよい。予め定められたパタ
ーンとしては、例えば、Ｔ．Ｔａｎｉｇｕｃｈｉ ｅｔ
ａｌによる“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＣＥＬＰ ｓｐｅｅ
ｃｈ ｃｏｄｉｎｇ ａｔ ４ｋｂ／ｓ ａｎｄ ｂｅ
ｌｏｗ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．ＩＣＳＬＰ，ｐｐ．
４１−４４，１９９２）（文献１０）等に記載のパター
ンを用いることができる。また、さらに性能を改善する
ためには、補間パターンを選択した後に、予め定められ
たサブフレームにおいて、ＬＳＰの真の値とＬＳＰの補
間値との誤差信号を求め、前記誤差信号をさらに誤差コ
ードブックで表すようにしてもよい。
Ｐの補間パターンを予め定められたビット数（例えば２
ビット）分用意しておき、これらのパターンの各々に対
して１〜４サブフレームのＬＳＰを復元して累積歪を最
小化するコードベクトルと補間パターンの組を選択する
ようにしてもよい。このようにすると補間パターンのビ
ット数だけ伝送情報が増加するが、ＬＳＰのフレーム内
での時間的な変化をより精密に表すことができる。ここ
で、補間パターンは、トレーニング用のＬＳＰデータを
用いて予め学習して作成してもよいし、予め定められた
パターンを格納しておいてもよい。予め定められたパタ
ーンとしては、例えば、Ｔ．Ｔａｎｉｇｕｃｈｉ ｅｔ
ａｌによる“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＣＥＬＰ ｓｐｅｅ
ｃｈ ｃｏｄｉｎｇ ａｔ ４ｋｂ／ｓ ａｎｄ ｂｅ
ｌｏｗ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．ＩＣＳＬＰ，ｐｐ．
４１−４４，１９９２）（文献１０）等に記載のパター
ンを用いることができる。また、さらに性能を改善する
ためには、補間パターンを選択した後に、予め定められ
たサブフレームにおいて、ＬＳＰの真の値とＬＳＰの補
間値との誤差信号を求め、前記誤差信号をさらに誤差コ
ードブックで表すようにしてもよい。
【００１７】聴感重み付け回路２３０は、スペクトルパ
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に量子
化前の線形予測係数αil（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝１，
…，５）を入力し、前記文献１にもとづき、サブフレー
ムの音声信号に対して聴感重み付けを行い、聴感重み付
け信号ｘw （ｎ）を出力する。
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に量子
化前の線形予測係数αil（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝１，
…，５）を入力し、前記文献１にもとづき、サブフレー
ムの音声信号に対して聴感重み付けを行い、聴感重み付
け信号ｘw （ｎ）を出力する。
【００１８】応答信号計算回路２４０は、スペクトルパ
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に線形
予測係数αilを入力し、スペクトルパラメータ量子化回
路２１０から、量子化、補間して復元した線形予測係数
α′ilをサブフレーム毎に入力し、保存されているフィ
ルタメモリの値を用いて、入力信号ｄ（ｎ）＝０とした
応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２３５へ出
力する。ここで、応答信号ｘz （ｎ）は下式で表され
る。
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に線形
予測係数αilを入力し、スペクトルパラメータ量子化回
路２１０から、量子化、補間して復元した線形予測係数
α′ilをサブフレーム毎に入力し、保存されているフィ
ルタメモリの値を用いて、入力信号ｄ（ｎ）＝０とした
応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２３５へ出
力する。ここで、応答信号ｘz （ｎ）は下式で表され
る。
【００１９】
【数１】
【００２０】ここで、γは、聴感重み付け量を制御する
重み係数であり、下記の式（３）と同一の値である。
重み係数であり、下記の式（３）と同一の値である。
【００２１】減算器２３５は、下式により、聴感重み付
け信号から応答信号を１サブフレーム分減算し、ｘ′w
（ｎ）を適応コードブック回路５００へ出力する。
け信号から応答信号を１サブフレーム分減算し、ｘ′w
（ｎ）を適応コードブック回路５００へ出力する。
【００２２】 ｘ′w （ｎ）＝ｘw （ｎ）−ｘz （ｎ） （２） インパルス応答計算回路３１０は、ｚ変換が下式で表さ
れる重み付けフィルタのインパルス応答ｈw （ｎ）を予
め定められた点数Ｌだけ計算し、適応コードブック回路
３００、音源量子化回路３５０へ出力する。
れる重み付けフィルタのインパルス応答ｈw （ｎ）を予
め定められた点数Ｌだけ計算し、適応コードブック回路
３００、音源量子化回路３５０へ出力する。
【００２３】
【数２】
【００２４】適応コードブック回路５００の構成を図２
に示す。図２において、遅延計算部５１０では、端子５
０１、５０２、５０３の各々から、過去の音源信号ｖ
（ｎ）、減算器２３５の出力信号ｘ′w （ｎ）、インパ
ルス応答ｈw （ｎ）を入力し、ピッチに対応する遅延Ｔ
を下式を最小化するように求める。
に示す。図２において、遅延計算部５１０では、端子５
０１、５０２、５０３の各々から、過去の音源信号ｖ
（ｎ）、減算器２３５の出力信号ｘ′w （ｎ）、インパ
ルス応答ｈw （ｎ）を入力し、ピッチに対応する遅延Ｔ
を下式を最小化するように求める。
【００２５】
【数３】
【００２６】ここで、 ｙw （ｎ−Ｔ）＝ｖ（ｎ−Ｔ）＊ｈw （ｎ） （５） であり、記号＊は畳み込み演算を表す。
【００２７】ゲインβを下式に従い求める。
【００２８】
【数４】
【００２９】ここで、女性音や子供の声に対して、遅延
の抽出精度を向上させるために、遅延を整数サンプルで
はなく、小数サンプル値で求めてもよい。具体的な方法
は、例えば、Ｐ．Ｋｒｏｏｎらによる、“Ｐｉｔｃｈ
ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｔｅｍｐ
ｏｒａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ”と題した論文（Ｐｒ
ｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．６６１−６６４，１９９０
年）（文献１１）等を参照することができる。
の抽出精度を向上させるために、遅延を整数サンプルで
はなく、小数サンプル値で求めてもよい。具体的な方法
は、例えば、Ｐ．Ｋｒｏｏｎらによる、“Ｐｉｔｃｈ
ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｔｅｍｐ
ｏｒａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ”と題した論文（Ｐｒ
ｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．６６１−６６４，１９９０
年）（文献１１）等を参照することができる。
【００３０】遅延予測部５２０では、遅延Ｔを入力し、
さらに、サブフレーム遅延部５４０から過去のサブフレ
ームの遅延の差分量子化値を、予測係数コードブック５
２５から予測係数を入力して、現在のサブフレームの遅
延をＭＡ（Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ）予測する。
一例として過去の一つのサブフレームの量子化値を予測
に用いる場合について下式に示す。
さらに、サブフレーム遅延部５４０から過去のサブフレ
ームの遅延の差分量子化値を、予測係数コードブック５
２５から予測係数を入力して、現在のサブフレームの遅
延をＭＡ（Ｍｏｖｉｎｇ Ａｖｅｒａｇｅ）予測する。
一例として過去の一つのサブフレームの量子化値を予測
に用いる場合について下式に示す。
【００３１】 Ｔh ＝ηｅh l-1 （７） ここで、ηは予測係数コードブックに格納された固定の
予測係数である。差分量子化部５３０では、下式に従い
差分を計算する。
予測係数である。差分量子化部５３０では、下式に従い
差分を計算する。
【００３２】 ｅl ＝Ｔ−Ｔh （８） 差分値ｅl を予め定められた量子化ビット数で表して量
子化し、量子化値ｅh lを求め、遅延復元部５５０へ出
力する。量子化値ｅh l はサブフレーム遅延部５４０へ
出力する。また、量子化値ｅh l を表すインデクスを端
子５０５から出力する。
子化し、量子化値ｅh lを求め、遅延復元部５５０へ出
力する。量子化値ｅh l はサブフレーム遅延部５４０へ
出力する。また、量子化値ｅh l を表すインデクスを端
子５０５から出力する。
【００３３】遅延復元部５５０では、下式に従い、遅延
Ｔ′を復元し出力する。
Ｔ′を復元し出力する。
【００３４】 Ｔ′＝Ｔh ＋ｅh l （９） また、ピッチ予測部５６０では、下式に従いピッチ予測
を行い、適応コードブック予測算差信号ｚ（ｎ）を端子
５０４から出力する。
を行い、適応コードブック予測算差信号ｚ（ｎ）を端子
５０４から出力する。
【００３５】 ｚ（ｎ）＝ｘ′w （ｎ）−βｖ（ｎ−Ｔ′）＊ｈw （ｎ） （１０） 以上で適応コードブック回路５００の説明を終える。
【００３６】音源量子化回路３５０では、音源コードブ
ックを探索する例について示す。音源コードブック３５
１に格納されているコードベクトルを探索することによ
り、音源信号を量子化する。音源コードベクトルの探索
は、式を最小化するように、最良の音源コードベクトル
ｃj （ｎ）を選択する。このとき、最良のコードベクト
ルを１種選択してもよいし、２種以上のコードベクトル
を選んでおいて、ゲイン量子化の際に、１種に本選択し
てもよい。ここでは、２種以上のコードベクトルを選ん
でおくものとする。
ックを探索する例について示す。音源コードブック３５
１に格納されているコードベクトルを探索することによ
り、音源信号を量子化する。音源コードベクトルの探索
は、式を最小化するように、最良の音源コードベクトル
ｃj （ｎ）を選択する。このとき、最良のコードベクト
ルを１種選択してもよいし、２種以上のコードベクトル
を選んでおいて、ゲイン量子化の際に、１種に本選択し
てもよい。ここでは、２種以上のコードベクトルを選ん
でおくものとする。
【００３７】
【数５】
【００３８】なお、一部の音源コードベクトルに対して
のみ、下式を適用するときには、複数個の音源コードベ
クトルをあらかじめ予備選択しておき、予備選択された
音源コードベクトルに対して、下式を適用することもで
きる。
のみ、下式を適用するときには、複数個の音源コードベ
クトルをあらかじめ予備選択しておき、予備選択された
音源コードベクトルに対して、下式を適用することもで
きる。
【００３９】ゲイン量子化回路３６５は、ゲインコード
ブック３５５からゲインコードベクトルを読みだし、選
択された音源コードベクトルに対して、下式を最小化す
るように、音源コードベクトルとゲインコードベクトル
の組み合わせを選択する。
ブック３５５からゲインコードベクトルを読みだし、選
択された音源コードベクトルに対して、下式を最小化す
るように、音源コードベクトルとゲインコードベクトル
の組み合わせを選択する。
【００４０】
【数６】
【００４１】ここで、β′k 、γ′k は、ゲインコード
ブック３５５に格納された２次元ゲインコードブックに
おけるｋ番目のコードベクトルである。選択された音源
コードベクトルとゲインコードベクトルを表すインデク
スをマルチプレクサ４００に出力する。
ブック３５５に格納された２次元ゲインコードブックに
おけるｋ番目のコードベクトルである。選択された音源
コードベクトルとゲインコードベクトルを表すインデク
スをマルチプレクサ４００に出力する。
【００４２】重み付け信号計算回路３６０は、スペクト
ルパラメータ計算回路の出力パラメータ及び、それぞれ
のインデクスを入力し、インデクスからそれに対応する
コードベクトルを読みだし、まず下式にもとづき駆動音
源信号ｖ（ｎ）を求める。
ルパラメータ計算回路の出力パラメータ及び、それぞれ
のインデクスを入力し、インデクスからそれに対応する
コードベクトルを読みだし、まず下式にもとづき駆動音
源信号ｖ（ｎ）を求める。
【００４３】 ｖ（ｎ）＝β′k ｖ（ｎ−Ｔ）＋γ′k ｃj （ｎ） （１３） 次に、スペクトルパラメータ計算回路２００の出力パラ
メータ、スペクトルパラメータ量子化回路２１０の出力
パラメータを用いて下式により、応答信号ｓw（ｎ）を
サブフレーム毎に計算し、応答信号計算回路２４０へ出
力する。
メータ、スペクトルパラメータ量子化回路２１０の出力
パラメータを用いて下式により、応答信号ｓw（ｎ）を
サブフレーム毎に計算し、応答信号計算回路２４０へ出
力する。
【００４４】
【数７】
【００４５】以上により、第１の発明に対応する実施例
の説明を終える。
の説明を終える。
【００４６】第２の発明の一実施例を示すブロック図を
図３に示す。第２の発明では、第１の発明と適応コード
ブック回路６００の動作が異なるので、適応コードブッ
ク回路６００の動作を図４を用いて説明する。なお、図
４において、図２と同一の番号を付した構成要素は、図
２と同一の動作を行なうので説明は省略する。
図３に示す。第２の発明では、第１の発明と適応コード
ブック回路６００の動作が異なるので、適応コードブッ
ク回路６００の動作を図４を用いて説明する。なお、図
４において、図２と同一の番号を付した構成要素は、図
２と同一の動作を行なうので説明は省略する。
【００４７】判別部６１０は、遅延予測部５２０の出力
である遅延予測値Ｔh と、遅延計算部５１０から現サブ
フレームの遅延Ｔを入力し、下式により誤差を求める。
である遅延予測値Ｔh と、遅延計算部５１０から現サブ
フレームの遅延Ｔを入力し、下式により誤差を求める。
【００４８】 ｅl ＝Ｔ−Ｔh （１５） 誤差ｅl の例えば絶対値を予め定められたしきい値と比
較し、しきい値よりも小さい時は、予測を用い、しきい
値よりも大きいときは予測しないという予測判別信号を
求め、スイッチ６２０1 ，６２０2 と端子５０６に出力
する。
較し、しきい値よりも小さい時は、予測を用い、しきい
値よりも大きいときは予測しないという予測判別信号を
求め、スイッチ６２０1 ，６２０2 と端子５０６に出力
する。
【００４９】スイッチ６２０1 は、予測判別信号を入力
し、予測なしのときはスイッチを上側に倒し、予測あり
のときは下側に倒すことにより、予測なしのときは、遅
延計算部５１０からの出力であるＴを、予測ありのとき
は遅延復元部５５０からの出力であるＴ′をピッチ予測
部５６０に出力する。スイッチ６２０2 は、予測判別信
号を入力し、予測なしのときは遅延Ｔに対応するインデ
クスを、予測ありのときは、差分量子化のインデクスを
端子５０５に出力する。
し、予測なしのときはスイッチを上側に倒し、予測あり
のときは下側に倒すことにより、予測なしのときは、遅
延計算部５１０からの出力であるＴを、予測ありのとき
は遅延復元部５５０からの出力であるＴ′をピッチ予測
部５６０に出力する。スイッチ６２０2 は、予測判別信
号を入力し、予測なしのときは遅延Ｔに対応するインデ
クスを、予測ありのときは、差分量子化のインデクスを
端子５０５に出力する。
【００５０】以上で説明を終える。
【００５１】図５は第３の発明の一実施例を示すブロッ
ク図である。図において、図１と同一の番号を付した構
成要素は、図１と同一の動作を行なうので、説明は省略
する。図５において、モード判別回路７００は、聴感重
み付け回路２３０からフレーム単位で聴感重み付け信号
を受取り、モード判別情報を出力する。ここでは、モー
ド判別に、現在のフレームの特徴量を用いる。特徴量と
しては、例えばピッチ予測ゲインを用いる。ピッチ予測
ゲインの計算は、例えば下式を用いる。
ク図である。図において、図１と同一の番号を付した構
成要素は、図１と同一の動作を行なうので、説明は省略
する。図５において、モード判別回路７００は、聴感重
み付け回路２３０からフレーム単位で聴感重み付け信号
を受取り、モード判別情報を出力する。ここでは、モー
ド判別に、現在のフレームの特徴量を用いる。特徴量と
しては、例えばピッチ予測ゲインを用いる。ピッチ予測
ゲインの計算は、例えば下式を用いる。
【００５２】
【数８】
【００５３】ここで、Ｔは予測ゲインを最大化する最適
遅延である。
遅延である。
【００５４】ピッチ予測ゲインをあらかじめ定められた
複数個のしきい値と比較して複数種類のモードに分類す
る。モードの個数としては、例えば４を用いることがで
きる。
複数個のしきい値と比較して複数種類のモードに分類す
る。モードの個数としては、例えば４を用いることがで
きる。
【００５５】モード判別回路７００は、モード判別情報
を適応コードブック回路８００へ出力する。
を適応コードブック回路８００へ出力する。
【００５６】適応コードブック回路８００の構成を図６
に示す。図において、図２、４と同一の番号を付した構
成要素は、図２、４と同一の働きをするので説明は省略
する。図６において、スイッチ８２０1 、８２０2 は、
端子８０１からモード判別情報を入力し、モードに応じ
て、遅延の予測あり／なしを切替える。
に示す。図において、図２、４と同一の番号を付した構
成要素は、図２、４と同一の働きをするので説明は省略
する。図６において、スイッチ８２０1 、８２０2 は、
端子８０１からモード判別情報を入力し、モードに応じ
て、遅延の予測あり／なしを切替える。
【００５７】また、モード情報に応じて、ピッチ予測部
８６０の動作を変える。例えば、予め定められたモード
のみ（例えばモード０）、適応コードブック回路を使用
しないようにすることもできる。このようにするには、
ピッチ予測部８６０の演算において、（９）式を実行す
るときに、ゲインβを０として実行すれば良い。
８６０の動作を変える。例えば、予め定められたモード
のみ（例えばモード０）、適応コードブック回路を使用
しないようにすることもできる。このようにするには、
ピッチ予測部８６０の演算において、（９）式を実行す
るときに、ゲインβを０として実行すれば良い。
【００５８】図７は第４の発明の一実施例を示すブロッ
ク図である。図において、図１、３、５と同一の番号を
付した構成要素は、同一の動作を行なうので、説明は省
略する。図７では、適応コードブック回路９００の動作
が異なるので、この構成を図８に示す。図８において、
図４、６と同一の番号を付した構成要素は、同一の動作
を行なうので、説明は省略する。図８において、端子９
０１からモード情報を入力し、判別部９１０へ出力す
る。判別部９１０では、予め定められたモードについて
予測残差の判別を行ない、予測あり／なしの判別信号を
スイッチ６２０1、６２０2 に出力する。あらかじめ定
められたモード以外では、予測なしとしておく。
ク図である。図において、図１、３、５と同一の番号を
付した構成要素は、同一の動作を行なうので、説明は省
略する。図７では、適応コードブック回路９００の動作
が異なるので、この構成を図８に示す。図８において、
図４、６と同一の番号を付した構成要素は、同一の動作
を行なうので、説明は省略する。図８において、端子９
０１からモード情報を入力し、判別部９１０へ出力す
る。判別部９１０では、予め定められたモードについて
予測残差の判別を行ない、予測あり／なしの判別信号を
スイッチ６２０1、６２０2 に出力する。あらかじめ定
められたモード以外では、予測なしとしておく。
【００５９】以上で本発明の実施例の説明を終える。
【００６０】上述した実施例に限らず、種々の変形が可
能である。
能である。
【００６１】適応コードブック回路において、遅延予測
部５２０では、過去の複数フレームの差分量子化値から
遅延を予測する高次予測としてもよい。予測の次数をＬ
とすると、予測式は下式を使用する。
部５２０では、過去の複数フレームの差分量子化値から
遅延を予測する高次予測としてもよい。予測の次数をＬ
とすると、予測式は下式を使用する。
【００６２】
【数９】
【００６３】また、予測係数コードブックは、モード毎
に切替えてもよい。
に切替えてもよい。
【００６４】音源量子化回路の音源コードブックの構成
としては、他の周知な構成、例えば、多段構成や、スパ
ース構成などを用いることができる。
としては、他の周知な構成、例えば、多段構成や、スパ
ース構成などを用いることができる。
【００６５】モード判別情報を用いて音源量子化回路に
おける音源コードブックを切替える構成とすることもで
きる。
おける音源コードブックを切替える構成とすることもで
きる。
【００６６】音源量子化回路では、音源コードブックを
探索する例について示したが、複数個の位置と振幅の異
なるマルチパルスを探索するようにしてもよい。ここ
で、マルチパルスの振幅と位置は、下式を最小化するよ
うに行なう。
探索する例について示したが、複数個の位置と振幅の異
なるマルチパルスを探索するようにしてもよい。ここ
で、マルチパルスの振幅と位置は、下式を最小化するよ
うに行なう。
【００６７】
【数１０】
【００６８】ここで、ｇj ，ｍj はそれぞれ、ｊ番目の
マルチパルスの振幅、位置を示す。ｋはマルチパルスの
個数である。
マルチパルスの振幅、位置を示す。ｋはマルチパルスの
個数である。
【００６９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
音声符号化装置において、遅延を過去の差分量子化値を
用いて予測することにより、遅延を表すのに必要なビッ
ト数をサブフレーム当たり例えば８ビットから５ビット
程度に低減化することができる。これは、１秒当たりの
遅延伝送量にすると、１．６ｋｂ／ｓから１ｋｂ／ｓに
低減化できるので、音声全体の符号化速度を４ｋｂ／ｓ
以下に低減化することが容易となり、低減化しても従来
よりも良好な音質が得られるという効果がある。
音声符号化装置において、遅延を過去の差分量子化値を
用いて予測することにより、遅延を表すのに必要なビッ
ト数をサブフレーム当たり例えば８ビットから５ビット
程度に低減化することができる。これは、１秒当たりの
遅延伝送量にすると、１．６ｋｂ／ｓから１ｋｂ／ｓに
低減化できるので、音声全体の符号化速度を４ｋｂ／ｓ
以下に低減化することが容易となり、低減化しても従来
よりも良好な音質が得られるという効果がある。
【図１】第１の発明の実施例を示す図。
【図２】適応コードブック回路５００の構成を示す図。
【図３】第２の発明の実施例を示す図。
【図４】適応コードブック回路６００の構成を示す図。
【図５】第３の発明の実施例を示す図。
【図６】適応コードブック回路８００の構成を示す図。
【図７】第４の発明の実施例を示す図。
【図８】適応コードブック回路９００の構成を示す図。
１１０ フレーム分割回路 １２０ サブフレーム分割回路 ２００ スペクトルパラメータ計算回路 ２１０ スペクトルパラメータ量子化回路 ２１１ ＬＳＰコードブック ２３０ 重み付け回路 ２３５ 減算回路 ２４０ 応答信号計算回路 ５００，６００，８００，９００ 適応コードブック回
路 ３１０ インパルス応答計算回路 ３５０ 音源量子化回路 ３５１ 音源コードブック ３５５ ゲインコードブック ３６０ 重み付け信号計算回路 ３６５ ゲイン量子化回路 ４００ マルチプレクサ ５１０ 遅延計算部 ５２０ 遅延予測部 ５２５ 予測係数コードブック ５３０ 差分量子化部 ５４０ サブフレーム遅延部 ５５０ 遅延復元部 ５６０，８６０ ピッチ予測部 ６２０1 ，６２０2 ，８２０1 ，８２０2 スイッチ回
路 ７００ モード判別回路
路 ３１０ インパルス応答計算回路 ３５０ 音源量子化回路 ３５１ 音源コードブック ３５５ ゲインコードブック ３６０ 重み付け信号計算回路 ３６５ ゲイン量子化回路 ４００ マルチプレクサ ５１０ 遅延計算部 ５２０ 遅延予測部 ５２５ 予測係数コードブック ５３０ 差分量子化部 ５４０ サブフレーム遅延部 ５５０ 遅延復元部 ５６０，８６０ ピッチ予測部 ６２０1 ，６２０2 ，８２０1 ，８２０2 スイッチ回
路 ７００ モード判別回路
Claims (5)
- 【請求項１】音声信号を予め定めたフレーム単位に区切
るフレーム分割部と、前記音声信号からスペクトルパラ
メータを求めるスペクトルパラメータ計算部と、遅延分
過去の音源信号を切り出してピッチ予測を行なう適応コ
ードブック部と音源信号を量子化する音源量子化部とか
らなる音声符号化装置において、前記適応コードブック
における遅延を過去の差分量子化値から予測し、予測し
て得た差分を量子化する適応コードブック部を有するこ
とを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項２】音声信号を予め定めたフレーム単位に区切
るフレーム分割部と、前記音声信号からスペクトルパラ
メータを求めるスペクトルパラメータ計算部と、遅延分
過去の音源信号を切り出してピッチ予測を行なう適応コ
ードブック部と音源信号を量子化する音源量子化部とか
らなる音声符号化装置において、前記適応コードブック
における遅延を過去の差分量子化値から予測し、予測し
て得た差分をもとに前記差分を量子化するかあるいは前
記遅延を量子化することを判別する適応コードブック部
を有することを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項３】音声信号を予め定めたフレーム単位に区切
るフレーム分割部と、前記音声信号から特徴量を計算し
モード判別を行なうモード判別部と、前記音声信号から
スペクトルパラメータを求めるスペクトルパラメータ計
算部と、遅延分過去の音源信号を切り出してピッチ予測
を行なう適応コードブック部と音源信号を量子化する音
源量子化部とからなる音声符号化装置において、予め定
められたモードにおいて、前記適応コードブックにおけ
る遅延を過去の差分量子化値から予測し、予測して得た
差分を量子化する適応コードブック部を有することを特
徴とする音声符号化装置。 - 【請求項４】音声信号を予め定めたフレーム単位に区切
るフレーム分割部と、前記音声信号から特徴量を計算し
モード判別を行なうモード判別部と、前記音声信号から
スペクトルパラメータを求めるスペクトルパラメータ計
算部と、遅延分過去の音源信号を切り出してピッチ予測
を行なう適応コードブック部と音源信号を量子化する音
源量子化部とからなる音声符号化装置において、予め定
められたモードにおいて、前記適応コードブックにおけ
る遅延を過去の差分量子化値から予測し、予測して得た
差分をもとに前記差分を量子化するかあるいは前記遅延
を量子化することを判別する適応コードブック部を有す
ることを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項５】音源量子化部において、複数種類のコード
ベクトルから構成される音源コードブックを探索するこ
とにより音源信号を量子化することを特徴とする請求項
１、２、３又は４記載の音声符号化装置。
Priority Applications (7)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7000300A JP3003531B2 (ja) | 1995-01-05 | 1995-01-05 | 音声符号化装置 |
| CA002154911A CA2154911C (en) | 1994-08-02 | 1995-07-28 | Speech coding device |
| EP00128160A EP1093116A1 (en) | 1994-08-02 | 1995-08-01 | Autocorrelation based search loop for CELP speech coder |
| DE69530442T DE69530442T2 (de) | 1994-08-02 | 1995-08-01 | Vorrichtung zur Sprachkodierung |
| EP95112094A EP0696026B1 (en) | 1994-08-02 | 1995-08-01 | Speech coding device |
| EP00128106A EP1093115A3 (en) | 1994-08-02 | 1995-08-01 | Predictive coding of pitch lag in a speech coder |
| US08/510,217 US5778334A (en) | 1994-08-02 | 1995-08-02 | Speech coders with speech-mode dependent pitch lag code allocation patterns minimizing pitch predictive distortion |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7000300A JP3003531B2 (ja) | 1995-01-05 | 1995-01-05 | 音声符号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08185199A true JPH08185199A (ja) | 1996-07-16 |
| JP3003531B2 JP3003531B2 (ja) | 2000-01-31 |
Family
ID=11470059
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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