JPH09120300A - ベクトル量子化装置 - Google Patents
ベクトル量子化装置Info
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- JPH09120300A JPH09120300A JP7277367A JP27736795A JPH09120300A JP H09120300 A JPH09120300 A JP H09120300A JP 7277367 A JP7277367 A JP 7277367A JP 27736795 A JP27736795 A JP 27736795A JP H09120300 A JPH09120300 A JP H09120300A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明は音声信号の効率のよいベクトル量子化
を行うことができるベクトル量子化装置を提供すること
を目的とする。 【解決手段】手段２１により入力音声信号Ｓ２を同一フ
レーム内で異なる分析窓位置で線形予測分析することに
よって次数ｉが複数値を取る第１ＬＳＰ係数ｘi及び第
２ＬＳＰ係数ｙi を求め、量子化器２２により第１ＬＳ
Ｐ係数ｘi のベクトル量子化を行い、２２の出力量子化
値ＣＯＤＥ１の逆量子化を逆量子化器２３で行い、この
逆量子化値ｘqiと第２ＬＳＰ係数ｙi との同じ次数同士
の差分からなる差分ベクトルΔi を手段２４で求め、手
段２６で信号Ｓ２の複数の性質を判定し、この判定され
た性質に応じたモード情報ｍ０〜ｍＫを取得し、このｍ
０〜ｍＫに対応する量子化器５１〜５３を手段５０で選
択し、この選択された量子化器５１〜５３でΔi が量子
化され、この量子化値ＣＯＤＥ２を伝送するように構成
する。
を行うことができるベクトル量子化装置を提供すること
を目的とする。 【解決手段】手段２１により入力音声信号Ｓ２を同一フ
レーム内で異なる分析窓位置で線形予測分析することに
よって次数ｉが複数値を取る第１ＬＳＰ係数ｘi及び第
２ＬＳＰ係数ｙi を求め、量子化器２２により第１ＬＳ
Ｐ係数ｘi のベクトル量子化を行い、２２の出力量子化
値ＣＯＤＥ１の逆量子化を逆量子化器２３で行い、この
逆量子化値ｘqiと第２ＬＳＰ係数ｙi との同じ次数同士
の差分からなる差分ベクトルΔi を手段２４で求め、手
段２６で信号Ｓ２の複数の性質を判定し、この判定され
た性質に応じたモード情報ｍ０〜ｍＫを取得し、このｍ
０〜ｍＫに対応する量子化器５１〜５３を手段５０で選
択し、この選択された量子化器５１〜５３でΔi が量子
化され、この量子化値ＣＯＤＥ２を伝送するように構成
する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は音声信号の情報圧縮
を行うことによって音声の符号化を行う装置、特に音声
のスペクトル包絡情報を表すＬＳＰ(Line Spectrum Pai
r)係数（線スペクトル対係数）を抽出し、ＬＳＰ係数を
ベクトル量子化するベクトル量子化装置に関する。
を行うことによって音声の符号化を行う装置、特に音声
のスペクトル包絡情報を表すＬＳＰ(Line Spectrum Pai
r)係数（線スペクトル対係数）を抽出し、ＬＳＰ係数を
ベクトル量子化するベクトル量子化装置に関する。
【０００２】近年、この種の装置は、有線電話のみなら
ず、携帯電話や自動車電話などのディジタル移動体通信
においても広く用いられており、音声品質を保ちつつ高
能率に音声を情報圧縮することが求められている。
ず、携帯電話や自動車電話などのディジタル移動体通信
においても広く用いられており、音声品質を保ちつつ高
能率に音声を情報圧縮することが求められている。
【０００３】
【従来の技術】従来から音声符号化装置において、音声
信号の周波数スペクトル包絡情報を表すＬＰＣ係数（線
形予測係数）を伝送するために、これと等価であり、か
つ量子化特性や補間特性の優れたＬＳＰ係数に変換して
から量子化する方法が広く用いられている。
信号の周波数スペクトル包絡情報を表すＬＰＣ係数（線
形予測係数）を伝送するために、これと等価であり、か
つ量子化特性や補間特性の優れたＬＳＰ係数に変換して
から量子化する方法が広く用いられている。
【０００４】近年の携帯電話や自動車電話などのディジ
タル移動体通信で採用されている音声符号化方式では、
さらなる量子化効率の向上のため、ＬＳＰ係数の量子化
にベクトル量子化が用いられている。
タル移動体通信で採用されている音声符号化方式では、
さらなる量子化効率の向上のため、ＬＳＰ係数の量子化
にベクトル量子化が用いられている。
【０００５】図１０に従来のベクトル量子化装置のブロ
ック構成図を示し、その説明を行う。図１０において、
１１は符号帳、１２は選択スイッチ、１３は誤差最小化
部、１４は減算器である。
ック構成図を示し、その説明を行う。図１０において、
１１は符号帳、１２は選択スイッチ、１３は誤差最小化
部、１４は減算器である。
【０００６】Ｓ１で示す入力信号は１０次元のＬＳＰ係
数からなるＬＳＰ係数ベクトルである。また、符号帳１
１はＬＳＰ係数ベクトルＳ１と同じ１０次元の符号ベク
トルをＬ本格納しており、Ｌ本にはそれぞれ１〜Ｌのイ
ンデックスが割り当てられている。
数からなるＬＳＰ係数ベクトルである。また、符号帳１
１はＬＳＰ係数ベクトルＳ１と同じ１０次元の符号ベク
トルをＬ本格納しており、Ｌ本にはそれぞれ１〜Ｌのイ
ンデックスが割り当てられている。
【０００７】減算器１４はスイッチ１２で順次選択され
る１つの符号ベクトルをＬＳＰ係数ベクトルＳ１から減
算することによって２者の誤差を得るものである。誤差
最小化部１３はその誤差が最も小さくなる符号ベクトル
が符号帳１１から選択されるようにスイッチ１２を制御
するものである。
る１つの符号ベクトルをＬＳＰ係数ベクトルＳ１から減
算することによって２者の誤差を得るものである。誤差
最小化部１３はその誤差が最も小さくなる符号ベクトル
が符号帳１１から選択されるようにスイッチ１２を制御
するものである。
【０００８】このような構成においてベクトル量子化が
行われる場合、Ｌ本の符号ベクトルの中からＬＳＰ係数
ベクトルＳ１との誤差（例えばユークリッド距離）が最
も小さくなるベクトルが選択され、この選択された符号
ベクトルのインデックス１〜Ｌが伝送されることによっ
て伝送情報の圧縮が行われるようになっている。
行われる場合、Ｌ本の符号ベクトルの中からＬＳＰ係数
ベクトルＳ１との誤差（例えばユークリッド距離）が最
も小さくなるベクトルが選択され、この選択された符号
ベクトルのインデックス１〜Ｌが伝送されることによっ
て伝送情報の圧縮が行われるようになっている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来のベクト
ル量子化装置による音声符号化方式は有線・無線を問わ
ず広く用いられている。
ル量子化装置による音声符号化方式は有線・無線を問わ
ず広く用いられている。
【００１０】無線においては、周波数の有効利用が求め
られているため、伝送レートの削減が必須である。この
ため、ベクトル量子化による情報圧縮の効果を高めるた
めに、符号化処理の単位となる符号化フレーム長（１回
の符号化処理で符号化される入力音声サンプル数）を長
くする傾向がある。
られているため、伝送レートの削減が必須である。この
ため、ベクトル量子化による情報圧縮の効果を高めるた
めに、符号化処理の単位となる符号化フレーム長（１回
の符号化処理で符号化される入力音声サンプル数）を長
くする傾向がある。
【００１１】しかし、符号化フレーム長を長くすると音
声の時間変化への追従性が悪くなる場合もあるので、フ
レームをさらに細かく分割したサブフレームを単位とし
てベクトル量子化する対策が取られることが多いが、逆
に伝送する情報が増えるという矛盾が生じる。音声符号
化において必須である線形予測係数の量子化においては
これが大きな問題となっていた。
声の時間変化への追従性が悪くなる場合もあるので、フ
レームをさらに細かく分割したサブフレームを単位とし
てベクトル量子化する対策が取られることが多いが、逆
に伝送する情報が増えるという矛盾が生じる。音声符号
化において必須である線形予測係数の量子化においては
これが大きな問題となっていた。
【００１２】この問題を解決するために、これまでに様
々な手法が提案されている。例えば、マトリクス量子
化、予測型ベクトル量子化、差分ベクトル量子化などの
手法がある。
々な手法が提案されている。例えば、マトリクス量子
化、予測型ベクトル量子化、差分ベクトル量子化などの
手法がある。
【００１３】マトリクス量子化は、ベクトル量子化の拡
張であり、複数のベクトルを一つのマトリクスと見なし
て量子化する手法であり、情報圧縮度が高いが行列間の
距離計算をコードブック内の行列の数分だけ繰り返さな
ければならないため、演算量が膨大になってしまうとい
う欠点がある。
張であり、複数のベクトルを一つのマトリクスと見なし
て量子化する手法であり、情報圧縮度が高いが行列間の
距離計算をコードブック内の行列の数分だけ繰り返さな
ければならないため、演算量が膨大になってしまうとい
う欠点がある。
【００１４】予測ベクトル量子化、差分ベクトル量子化
は隣接するフレーム間のＬＳＰ係数に相関があることを
利用して情報圧縮を実現する手法である。しかし、これ
らの手法を無線などに用いる場合には伝送エラーの問題
が生じる。
は隣接するフレーム間のＬＳＰ係数に相関があることを
利用して情報圧縮を実現する手法である。しかし、これ
らの手法を無線などに用いる場合には伝送エラーの問題
が生じる。
【００１５】無線ではフェージング等の影響による伝送
エラーが避けられない。予測ベクトル量子化、差分ベク
トル量子化は過去のＬＳＰ係数を用いるため、伝送エラ
ーが生じてＬＳＰ係数に誤りが生じた場合、その影響が
後続のフレームまで続いてしまうという大きな問題があ
る。
エラーが避けられない。予測ベクトル量子化、差分ベク
トル量子化は過去のＬＳＰ係数を用いるため、伝送エラ
ーが生じてＬＳＰ係数に誤りが生じた場合、その影響が
後続のフレームまで続いてしまうという大きな問題があ
る。
【００１６】音声符号化装置において、ＬＳＰ係数の誤
りは致命的であり、誤ったＬＳＰ係数で音声を再生する
と、入力音声とは全く異なる信号が再生されてしまう可
能性が高い。
りは致命的であり、誤ったＬＳＰ係数で音声を再生する
と、入力音声とは全く異なる信号が再生されてしまう可
能性が高い。
【００１７】本発明は、このような点に鑑みてなされた
ものであり、音声信号の効率のよいベクトル量子化を行
うことができるベクトル量子化装置を提供することを目
的としている。
ものであり、音声信号の効率のよいベクトル量子化を行
うことができるベクトル量子化装置を提供することを目
的としている。
【００１８】
【課題を解決するための手段】図１に本発明の原理図を
示す。この図に示すベクトル量子化装置は、入力音声信
号Ｓ２を分析して線形予測係数を抽出し、これを量子化
して伝送するものであり、本発明の特徴は、入力音声信
号Ｓ２を同一フレーム内で異なる分析窓位置で線形予測
分析することによって次数ｉが複数値を取る第１ＬＳＰ
係数ｘi 及び第２ＬＳＰ係数ｙi を求める分析手段２１
と、第１ＬＳＰ係数ｘi のベクトル量子化を行うベクト
ル量子化器２２と、ベクトル量子化器２２の出力量子化
値ＣＯＤＥ１の逆量子化を行う逆量子化器２３と、逆量
子化器２３の出力逆量子化値ｘqiと第２ＬＳＰ係数ｙi
との同じ次数同士の差分からなる差分ベクトルΔi を求
める差分検出手段２４と、入力音声信号Ｓ２の複数の性
質を判定し、この判定された性質に応じたモード情報ｍ
０〜ｍＫを得る判定手段２６と、入力音声信号Ｓ２の複
数の性質に対応する第１〜第Ｋ差分ベクトル量子化器５
１〜５３と、判定手段２６から出力されるモード情報ｍ
０〜ｍＫに対応する第１〜第Ｋ差分ベクトル量子化器５
１〜５３を選択し、この選択された第１〜第Ｋ差分ベク
トル量子化器５１〜５３へ差分ベクトルΔi が供給され
るようにする選択手段５０とを具備し、第１〜第Ｋ差分
ベクトル量子化器５１〜５３で量子化された差分ベクト
ルＣＯＤＥ２を伝送するように構成したことである。
示す。この図に示すベクトル量子化装置は、入力音声信
号Ｓ２を分析して線形予測係数を抽出し、これを量子化
して伝送するものであり、本発明の特徴は、入力音声信
号Ｓ２を同一フレーム内で異なる分析窓位置で線形予測
分析することによって次数ｉが複数値を取る第１ＬＳＰ
係数ｘi 及び第２ＬＳＰ係数ｙi を求める分析手段２１
と、第１ＬＳＰ係数ｘi のベクトル量子化を行うベクト
ル量子化器２２と、ベクトル量子化器２２の出力量子化
値ＣＯＤＥ１の逆量子化を行う逆量子化器２３と、逆量
子化器２３の出力逆量子化値ｘqiと第２ＬＳＰ係数ｙi
との同じ次数同士の差分からなる差分ベクトルΔi を求
める差分検出手段２４と、入力音声信号Ｓ２の複数の性
質を判定し、この判定された性質に応じたモード情報ｍ
０〜ｍＫを得る判定手段２６と、入力音声信号Ｓ２の複
数の性質に対応する第１〜第Ｋ差分ベクトル量子化器５
１〜５３と、判定手段２６から出力されるモード情報ｍ
０〜ｍＫに対応する第１〜第Ｋ差分ベクトル量子化器５
１〜５３を選択し、この選択された第１〜第Ｋ差分ベク
トル量子化器５１〜５３へ差分ベクトルΔi が供給され
るようにする選択手段５０とを具備し、第１〜第Ｋ差分
ベクトル量子化器５１〜５３で量子化された差分ベクト
ルＣＯＤＥ２を伝送するように構成したことである。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の一
実施の形態について説明する。図２は本発明の一実施形
態によるベクトル量子化装置のブロック構成図である。
実施の形態について説明する。図２は本発明の一実施形
態によるベクトル量子化装置のブロック構成図である。
【００２０】図２において、２１はＬＰＣ分析部、２２
はベクトル量子化器、２３は逆量子化器、２４，２７，
２８は減算器、２５はベクトル分割部、２６はモード判
定部、２９，３０は誤差最小化部、３１，３２，３３，
３４，３５，３６，３７，３８，３９，４０は選択スイ
ッチ、Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ
３は符号帳である。
はベクトル量子化器、２３は逆量子化器、２４，２７，
２８は減算器、２５はベクトル分割部、２６はモード判
定部、２９，３０は誤差最小化部、３１，３２，３３，
３４，３５，３６，３７，３８，３９，４０は選択スイ
ッチ、Ｂ０，Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２，Ｃ
３は符号帳である。
【００２１】このような構成要素から成るベクトル量子
化装置において、図３に示すように、入力音声信号Ｓ２
における１フレーム内で複数回（この例では２回）のＬ
ＰＣ分析を行うことによって得られるＬＳＰ係数をベク
トル量子化する場合を考える。但し、ＬＰＣ分析とは、
音声サンプル間の近接相関を利用して、音声信号の周波
数特性を推定する手法である。言い換えると、音声生成
モデルにおける声道の特性を近似するフィルタの係数を
入力音声から推定する手法である。
化装置において、図３に示すように、入力音声信号Ｓ２
における１フレーム内で複数回（この例では２回）のＬ
ＰＣ分析を行うことによって得られるＬＳＰ係数をベク
トル量子化する場合を考える。但し、ＬＰＣ分析とは、
音声サンプル間の近接相関を利用して、音声信号の周波
数特性を推定する手法である。言い換えると、音声生成
モデルにおける声道の特性を近似するフィルタの係数を
入力音声から推定する手法である。
【００２２】このようなＬＰＣ分析を複数回行うことに
より音声品質は向上するが、従来技術で説明したように
ベクトル量子化をフレーム内で複数回行うと、ＬＰＣ分
析を１回行う場合に比べてその回数分だけ伝送すべき情
報量が増えてしまう。
より音声品質は向上するが、従来技術で説明したように
ベクトル量子化をフレーム内で複数回行うと、ＬＰＣ分
析を１回行う場合に比べてその回数分だけ伝送すべき情
報量が増えてしまう。
【００２３】図２に示すＬＰＣ分析部２１は、ＬＰＣ分
析を２回行う場合を示しており、１回目及び２回目のＬ
ＰＣ分析で得られたＬＳＰ係数を、図３に示すようにそ
れぞれＬＳＰ１i ，（ｉ＝１，…，１０）、ＬＳＰ
２i ，（ｉ＝１，…，１０）とする。
析を２回行う場合を示しており、１回目及び２回目のＬ
ＰＣ分析で得られたＬＳＰ係数を、図３に示すようにそ
れぞれＬＳＰ１i ，（ｉ＝１，…，１０）、ＬＳＰ
２i ，（ｉ＝１，…，１０）とする。
【００２４】このように得られたＬＳＰ１i が、ベクト
ル量子化器２２でベクトル量子化することによって、伝
送すべきインデックスＣＯＤＥ１を決定する。次に、Ｃ
ＯＤＥ１を入力として、逆量子化器２３によりＬＳＰ１
i の逆量子化値ＬＳＰ１ｑi ，（ｉ＝１，…，１０）を
求める。ここで用いる逆量子化器２３は、受信側（復号
器側）で用いる逆量子化器と同じものである。
ル量子化器２２でベクトル量子化することによって、伝
送すべきインデックスＣＯＤＥ１を決定する。次に、Ｃ
ＯＤＥ１を入力として、逆量子化器２３によりＬＳＰ１
i の逆量子化値ＬＳＰ１ｑi ，（ｉ＝１，…，１０）を
求める。ここで用いる逆量子化器２３は、受信側（復号
器側）で用いる逆量子化器と同じものである。
【００２５】減算器２４によりＬＳＰ１ｑi とＬＳＰ２
i の差分Δi を求める。ここで、 Δi ＝ＬＳＰ１ｑi −ＬＳＰ２i ，（ｉ＝１，…，１０） （１） である。尚、減算の仕方は Δi ＝ＬＳＰ２i −ＬＳＰ１ｑi ，（ｉ＝１，…，１０） （２） でもよい。以下では式（１）とした場合について説明す
る。
i の差分Δi を求める。ここで、 Δi ＝ＬＳＰ１ｑi −ＬＳＰ２i ，（ｉ＝１，…，１０） （１） である。尚、減算の仕方は Δi ＝ＬＳＰ２i −ＬＳＰ１ｑi ，（ｉ＝１，…，１０） （２） でもよい。以下では式（１）とした場合について説明す
る。
【００２６】ＬＳＰ係数の各次数の値の存在範囲は必ず
０〜πの間にある。ここでπはナイキスト周波数であ
る。従って、ＬＳＰ係数はπで正規化すると０〜１の間
に存在する。
０〜πの間にある。ここでπはナイキスト周波数であ
る。従って、ＬＳＰ係数はπで正規化すると０〜１の間
に存在する。
【００２７】一方、式（１）で求めた差分Δi の各次数
の値の存在範囲は更に狭くほぼ−０．２５〜０．２５の
間にあることが知られている。即ち、Δi の分布の範囲
は元のＬＳＰ係数（ここではＬＳＰ２i ）の存在範囲の
ほぼ半分である。
の値の存在範囲は更に狭くほぼ−０．２５〜０．２５の
間にあることが知られている。即ち、Δi の分布の範囲
は元のＬＳＰ係数（ここではＬＳＰ２i ）の存在範囲の
ほぼ半分である。
【００２８】また、Δi の分布は音声の性質によっても
異なっている。従って、音声の性質に着目してΔi を量
子化する方が単にＬＳＰ２i を量子化するよりも効率が
よい。
異なっている。従って、音声の性質に着目してΔi を量
子化する方が単にＬＳＰ２i を量子化するよりも効率が
よい。
【００２９】ここで、現在符号化しようしているフレー
ムの音声信号Ｓ２の性質を表すモード情報を用いる。音
声信号Ｓ２はその性質から有声部、無声部、無声
から有声への変化部、有声から無声への変化部などの
いくつかのモードに分けられる。
ムの音声信号Ｓ２の性質を表すモード情報を用いる。音
声信号Ｓ２はその性質から有声部、無声部、無声
から有声への変化部、有声から無声への変化部などの
いくつかのモードに分けられる。
【００３０】Δi の分布はモードによっても異なってい
る。従って、音声の性質ごと、つまりモードごとにΔi
に対して最適な符号帳を用意しておくことにより従来の
ベクトル量子化よりも効率よく量子化できる。但し、符
号帳はあらかじめ学習しておく必要がある。
る。従って、音声の性質ごと、つまりモードごとにΔi
に対して最適な符号帳を用意しておくことにより従来の
ベクトル量子化よりも効率よく量子化できる。但し、符
号帳はあらかじめ学習しておく必要がある。
【００３１】以上説明したように本発明は、音声の性質
を利用して入力音声信号Ｓ２を複数のモードに分け、各
モードごとに用意した符号帳を用いてＬＳＰ係数の差分
を効率良くベクトル量子化する構成をとっている。但
し、ＬＳＰ１i とＬＳＰ２i を入れ換えた場合において
も、上記の論理は成立する。
を利用して入力音声信号Ｓ２を複数のモードに分け、各
モードごとに用意した符号帳を用いてＬＳＰ係数の差分
を効率良くベクトル量子化する構成をとっている。但
し、ＬＳＰ１i とＬＳＰ２i を入れ換えた場合において
も、上記の論理は成立する。
【００３２】ここで、ＬＳＰ（ＬＳＰ１ｑi とＬＳＰ２
i ）の差分Δi を求め、その差分Δ i をモードによって
異なるベクトル量子化器（各符号帳Ｂ０〜Ｂ３とＣ０〜
Ｃ３に該当）を用いて量子化する利点について説明す
る。
i ）の差分Δi を求め、その差分Δ i をモードによって
異なるベクトル量子化器（各符号帳Ｂ０〜Ｂ３とＣ０〜
Ｃ３に該当）を用いて量子化する利点について説明す
る。
【００３３】図４及び図５にＬＳＰの差分Δi のヒスト
グラムを示す。ここで用いたＬＳＰは、サンプリング周
波数８ＫＨｚでＡ／Ｄ変換して得られた４００単文章
（約３０分間）のデータをＬＰＣ分析して求めたもので
ある。分析次数は１０次とした。
グラムを示す。ここで用いたＬＳＰは、サンプリング周
波数８ＫＨｚでＡ／Ｄ変換して得られた４００単文章
（約３０分間）のデータをＬＰＣ分析して求めたもので
ある。分析次数は１０次とした。
【００３４】図４は音声の有声部のΔi であり、図５は
音声が有声部から無声部に変化する部分のΔi である。
図４及び図５では説明を容易にするため１，２，７，８
次を例に取って掲載している。
音声が有声部から無声部に変化する部分のΔi である。
図４及び図５では説明を容易にするため１，２，７，８
次を例に取って掲載している。
【００３５】図４及び図５から明らかなように、Δi の
平均値はほぼ０であり、平均値の近傍に局在化してい
る。これは、ＬＳＰ係数の時間的な変化が小さいことに
よるものである。
平均値はほぼ０であり、平均値の近傍に局在化してい
る。これは、ＬＳＰ係数の時間的な変化が小さいことに
よるものである。
【００３６】また、Δi の次数によっても分布が異なる
ことが分かり、傾向としては低次の差分ほど分散が小さ
く、高次の差分は分散が大きい。また、モードによって
もΔ i の分布の形が異なっていることがわかる。
ことが分かり、傾向としては低次の差分ほど分散が小さ
く、高次の差分は分散が大きい。また、モードによって
もΔ i の分布の形が異なっていることがわかる。
【００３７】従って、Δi （１〜１０次）を低次側（例
えば１〜４次）のΔL と高次側（例えば５〜１０次）の
ΔH の２つのベクトルにベクトル分割部２５で分割し、
各ベクトルΔL ，ΔH を入力フレームの音声の性質に最
適な量子化器を用いて量子化すれば、高い量子化効率が
得られる。但し、Δi の分割数は２以上でもよい。
えば１〜４次）のΔL と高次側（例えば５〜１０次）の
ΔH の２つのベクトルにベクトル分割部２５で分割し、
各ベクトルΔL ，ΔH を入力フレームの音声の性質に最
適な量子化器を用いて量子化すれば、高い量子化効率が
得られる。但し、Δi の分割数は２以上でもよい。
【００３８】即ち、モード判定部２６から出力されるモ
ード情報ｍｏｄｅ０〜３に応じてスイッチ３１で符号帳
Ｂ０〜Ｂ３の何れかを選択し、この選択された符号帳
（例えばＢ０）の符号ベクトルをスイッチ３２で順次選
択し、この選択される１つの符号ベクトルを減算器２７
においてΔL から減算することによって２者の誤差を取
得し、誤差最小化部２９によって、その誤差が最も小さ
くなる符号ベクトルが符号帳Ｂ０から選択されるように
スイッチ３２を制御するようになっている。また符号帳
Ｃ０〜Ｃ３側も同様に制御されるのでその説明を省略す
る。
ード情報ｍｏｄｅ０〜３に応じてスイッチ３１で符号帳
Ｂ０〜Ｂ３の何れかを選択し、この選択された符号帳
（例えばＢ０）の符号ベクトルをスイッチ３２で順次選
択し、この選択される１つの符号ベクトルを減算器２７
においてΔL から減算することによって２者の誤差を取
得し、誤差最小化部２９によって、その誤差が最も小さ
くなる符号ベクトルが符号帳Ｂ０から選択されるように
スイッチ３２を制御するようになっている。また符号帳
Ｃ０〜Ｃ３側も同様に制御されるのでその説明を省略す
る。
【００３９】次に、このような構成のベクトル量子化装
置の動作を説明する。入力音声信号Ｓ２は一定数のサン
プルからなるフレームを単位として処理される。即ち、
フレーム内の音声信号Ｓ２がＬＰＣ分析部２１に入力さ
れ、ＬＰＣ分析部２１において異なる分析窓位置で２回
のＬＰＣ分析が実行され、２組のＬＳＰ係数ＬＳＰ
１i ，ＬＳＰ２i ，（ｉ＝１，…，１０）が求められ
る。
置の動作を説明する。入力音声信号Ｓ２は一定数のサン
プルからなるフレームを単位として処理される。即ち、
フレーム内の音声信号Ｓ２がＬＰＣ分析部２１に入力さ
れ、ＬＰＣ分析部２１において異なる分析窓位置で２回
のＬＰＣ分析が実行され、２組のＬＳＰ係数ＬＳＰ
１i ，ＬＳＰ２i ，（ｉ＝１，…，１０）が求められ
る。
【００４０】ここで、ＬＳＰ係数の算出については、始
めにＬＰＣ係数（α係数）又はＰＡＲＣＯＲ係数を先に
求めてからＬＳＰ係数に変換することもできる。一方、
モード判定部２６においては、音声信号Ｓ２の性質を分
析してモードが判別され、モード情報ｍｏｄｅ０〜３が
出力される。モードの判別法としては、既に提案されて
いる任意の手法を用いることができる。
めにＬＰＣ係数（α係数）又はＰＡＲＣＯＲ係数を先に
求めてからＬＳＰ係数に変換することもできる。一方、
モード判定部２６においては、音声信号Ｓ２の性質を分
析してモードが判別され、モード情報ｍｏｄｅ０〜３が
出力される。モードの判別法としては、既に提案されて
いる任意の手法を用いることができる。
【００４１】ここでは、前述したように音声を無声部、
有声から無声への変化部、無声から有声への変化部、有
声部の４つのモードに分類し、それぞれのモードに０、
１、２、３の番号を割り当てる。従って、モード情報は
ｍｏｄｅ０〜３の４通りの値を取ることになる。
有声から無声への変化部、無声から有声への変化部、有
声部の４つのモードに分類し、それぞれのモードに０、
１、２、３の番号を割り当てる。従って、モード情報は
ｍｏｄｅ０〜３の４通りの値を取ることになる。
【００４２】ＬＳＰ１i は量子化器１により量子化さ
れ、量子化結果である符号ＣＯＤＥ１が求められる。量
子化器１としては、既に提案されている任意の量子化手
法を用いることができる。
れ、量子化結果である符号ＣＯＤＥ１が求められる。量
子化器１としては、既に提案されている任意の量子化手
法を用いることができる。
【００４３】次に、ＣＯＤＥ１は逆量子化器２３に入力
されてＬＳＰ１i の量子化値ＬＳＰ１ｑi が求められ
る。そして減算器２４においてＬＳＰ１ｑi とＬＳＰ２
i の差分Δi が次式により求められる。 Δi ＝ＬＳＰ１ｑi −ＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０） （３） Δi はベクトル分割部２５に入力され、低次側（例えば
１〜４次）からなるΔ L と、高次側（例えば５〜１０
次）からなるΔH の２つのベクトルが生成される。
されてＬＳＰ１i の量子化値ＬＳＰ１ｑi が求められ
る。そして減算器２４においてＬＳＰ１ｑi とＬＳＰ２
i の差分Δi が次式により求められる。 Δi ＝ＬＳＰ１ｑi −ＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０） （３） Δi はベクトル分割部２５に入力され、低次側（例えば
１〜４次）からなるΔ L と、高次側（例えば５〜１０
次）からなるΔH の２つのベクトルが生成される。
【００４４】次に、ΔL とΔH をそれぞれベクトル量子
化するが、その際に用いる符号帳Ｂ０〜Ｂ３，Ｃ０〜Ｃ
３をモード情報ｍｏｄｅ０〜３に応じて選択する。ここ
で、符号帳Ｂ０、符号帳Ｂ１、符号帳Ｂ２、符号帳Ｂ３
はΔL 用の符号帳であり、それぞれモード０、１、２、
３に対応している。
化するが、その際に用いる符号帳Ｂ０〜Ｂ３，Ｃ０〜Ｃ
３をモード情報ｍｏｄｅ０〜３に応じて選択する。ここ
で、符号帳Ｂ０、符号帳Ｂ１、符号帳Ｂ２、符号帳Ｂ３
はΔL 用の符号帳であり、それぞれモード０、１、２、
３に対応している。
【００４５】また、符号帳Ｃ０、符号帳Ｃ１、符号帳Ｃ
２、符号帳Ｃ３はΔH 用の符号帳であり、それぞれモー
ド０、１、２、３に対応している。各符号帳は、予め各
モード用に学習されているものとする。
２、符号帳Ｃ３はΔH 用の符号帳であり、それぞれモー
ド０、１、２、３に対応している。各符号帳は、予め各
モード用に学習されているものとする。
【００４６】ΔL 、ΔH のベクトル量子化をｍｏｄｅ３
で行う場合、即ち入力音声信号Ｓ２が有声部の際にベク
トル量子化を行う場合を例に取って説明する。まず、ｍ
ｏｄｅ３の情報に応じたスイッチ３１の選択動作によっ
て、ΔL に対して符号帳Ｂ３が選択される。符号帳Ｂ３
内に格納されている全ての符号ベクトルとΔL との間の
誤差が減算器２７で計算され、その誤差が最も小さくな
る符号ベクトルが誤差最小化部２９の制御によるスイッ
チ３５の選択動作によって選択され、この選択符号ベク
トルのインデックスが伝送される。
で行う場合、即ち入力音声信号Ｓ２が有声部の際にベク
トル量子化を行う場合を例に取って説明する。まず、ｍ
ｏｄｅ３の情報に応じたスイッチ３１の選択動作によっ
て、ΔL に対して符号帳Ｂ３が選択される。符号帳Ｂ３
内に格納されている全ての符号ベクトルとΔL との間の
誤差が減算器２７で計算され、その誤差が最も小さくな
る符号ベクトルが誤差最小化部２９の制御によるスイッ
チ３５の選択動作によって選択され、この選択符号ベク
トルのインデックスが伝送される。
【００４７】但し、誤差の尺度にはユークリッド距離を
用いることができる。また、処理量削減のため、何らか
の予備選択を行うことにより符号帳内の一部の符号ベク
トルと誤差評価することもできる。
用いることができる。また、処理量削減のため、何らか
の予備選択を行うことにより符号帳内の一部の符号ベク
トルと誤差評価することもできる。
【００４８】ΔH に対しては、符号帳Ｃ３が選択される
点以外はΔL の場合と同様であるので、説明を省略す
る。また、他のモードが選択された場合も用いる符号帳
が異なる点以外は同様であるので説明を省略する。
点以外はΔL の場合と同様であるので、説明を省略す
る。また、他のモードが選択された場合も用いる符号帳
が異なる点以外は同様であるので説明を省略する。
【００４９】復号側（受信側）では、全く同じ符号帳を
持つことにより、受け取ったインデックスから容易にＬ
ＳＰの量子化値を再生することができる。この実施形態
では、モードの数だけ符号帳が必要となるが、ΔL 、Δ
H の分布の偏りを利用しているため、ＬＳＰ係数をその
まま量子化する従来のベクトル量子化に比べて小さいサ
イズ符号帳で( 少ない伝送情報で) 効率良く量子化が実
現できる。
持つことにより、受け取ったインデックスから容易にＬ
ＳＰの量子化値を再生することができる。この実施形態
では、モードの数だけ符号帳が必要となるが、ΔL 、Δ
H の分布の偏りを利用しているため、ＬＳＰ係数をその
まま量子化する従来のベクトル量子化に比べて小さいサ
イズ符号帳で( 少ない伝送情報で) 効率良く量子化が実
現できる。
【００５０】また、ＬＳＰ係数の差分ではなくＰＡＲＣ
ＯＲ係数（Ｋパラメータ又は反射係数と呼ばれることも
ある。) の差分を量子化するようにしてもよい。この場
合はＰＡＲＣＯＲ係数の差分を量子化する点が上述した
実施形態と異なるだけで他の部分は同じであるので説明
を省略する。
ＯＲ係数（Ｋパラメータ又は反射係数と呼ばれることも
ある。) の差分を量子化するようにしてもよい。この場
合はＰＡＲＣＯＲ係数の差分を量子化する点が上述した
実施形態と異なるだけで他の部分は同じであるので説明
を省略する。
【００５１】ここで、本発明の量子化器（図２に示すベ
クトル量子化器２２）の性能を検証するため、本発明の
量子化器による量子化誤差（変換誤差）と、本発明の量
子化器２２の代わりに、既に提案されている２４ｂｉｔ
二分割／二段ベクトル量子化器（以下では、これを参照
量子化器と呼ぶ。）との双方を用いてＬＳＰ２i を量子
化した時の量子化誤差を比較する。
クトル量子化器２２）の性能を検証するため、本発明の
量子化器による量子化誤差（変換誤差）と、本発明の量
子化器２２の代わりに、既に提案されている２４ｂｉｔ
二分割／二段ベクトル量子化器（以下では、これを参照
量子化器と呼ぶ。）との双方を用いてＬＳＰ２i を量子
化した時の量子化誤差を比較する。
【００５２】尚、参照量子化器は３０ｂｉｔのスカラー
量子化と同等の特性であり、高い量子化効率を有するも
のであることが知られている。また、量子化器の性能を
表す尺度として、量子化前のＬＳＰ係数と量子化後のＬ
ＳＰ係数との間のＬＰＣケプストラム距離（以下ＣＤと
呼ぶ。）を用いる。ＣＤは周波数領域における距離尺度
であり、式（４）で定義される。
量子化と同等の特性であり、高い量子化効率を有するも
のであることが知られている。また、量子化器の性能を
表す尺度として、量子化前のＬＳＰ係数と量子化後のＬ
ＳＰ係数との間のＬＰＣケプストラム距離（以下ＣＤと
呼ぶ。）を用いる。ＣＤは周波数領域における距離尺度
であり、式（４）で定義される。
【００５３】
【数１】
【００５４】ここで、Ｃx (i) 、Ｃy (i) はそれぞれ量
子化前のＬＳＰ係数、量子化後のＬＳＰ係数から求めら
れるＬＰＣケプストラム係数である。また、ｐ＝３０と
した。ＣＤの値が小さい程、量子化による量子化誤差が
小さいことを意味する。
子化前のＬＳＰ係数、量子化後のＬＳＰ係数から求めら
れるＬＰＣケプストラム係数である。また、ｐ＝３０と
した。ＣＤの値が小さい程、量子化による量子化誤差が
小さいことを意味する。
【００５５】評価には符号帳の学習に用いなかった４０
単文章（約５分間）を用いた。サンプリング周波数は８
ＫＨｚである。図６に音声信号Ｓ２の有声部におけるＣ
Ｄ特性を示し、図７に無声部におけるＣＤ特性、図８に
有声から無声へ変化する部分におけるＣＤ特性、図９に
無声から有声へ変化する部分におけるＣＤ特性を示す。
単文章（約５分間）を用いた。サンプリング周波数は８
ＫＨｚである。図６に音声信号Ｓ２の有声部におけるＣ
Ｄ特性を示し、図７に無声部におけるＣＤ特性、図８に
有声から無声へ変化する部分におけるＣＤ特性、図９に
無声から有声へ変化する部分におけるＣＤ特性を示す。
【００５６】図６〜図９に示す何れのモードにおいても
参照量子化器よりもビット数の少ない本発明の量子化器
で参照量子化器の性能を上回っている。特に、図６に示
す有声部のモードにおいては、わずか１４ｂｉｔの本発
明の量子化器で２４ｂｉｔの参照量子化器と同等の性能
を達成している。
参照量子化器よりもビット数の少ない本発明の量子化器
で参照量子化器の性能を上回っている。特に、図６に示
す有声部のモードにおいては、わずか１４ｂｉｔの本発
明の量子化器で２４ｂｉｔの参照量子化器と同等の性能
を達成している。
【００５７】また、図８に示す有声から無声へ変化する
モード、図９に示す無声から有声へ変化するモードにお
いては、有声部のモードよりも２ｂｉｔだけ大きな符号
帳サイズが必要であることが分かった。
モード、図９に示す無声から有声へ変化するモードにお
いては、有声部のモードよりも２ｂｉｔだけ大きな符号
帳サイズが必要であることが分かった。
【００５８】これは、有声部のモードにおけるＬＳＰの
差分の分散よりも有声から無声へ変化するモード、無声
から有声へ変化するモードにおけるＬＳＰの差分の分散
の方が多きいためと考えられる。
差分の分散よりも有声から無声へ変化するモード、無声
から有声へ変化するモードにおけるＬＳＰの差分の分散
の方が多きいためと考えられる。
【００５９】以上の説明してように、本実施形態のベク
トル量子化装置によれば、従来のベクトル量子化装置よ
りもはるかに効率よくベクトル量子化を行うことが可能
である。
トル量子化装置によれば、従来のベクトル量子化装置よ
りもはるかに効率よくベクトル量子化を行うことが可能
である。
【００６０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明のベクトル
量子化装置によれば、音声の性質を利用してＬＳＰ係数
を効率よくベクトル量子化することによって、音声信号
の効率のよいベクトル量子化を行うことができる効果が
ある。
量子化装置によれば、音声の性質を利用してＬＳＰ係数
を効率よくベクトル量子化することによって、音声信号
の効率のよいベクトル量子化を行うことができる効果が
ある。
【図１】本発明の原理図である。
【図２】本発明の一実施形態によるベクトル量子化装置
のブロック構成図である。
のブロック構成図である。
【図３】ＬＰＣ分析とフレームの関係を説明するための
図である。
図である。
【図４】有声部の音声におけるＬＳＰの差分のヒストグ
ラムを示す図である。
ラムを示す図である。
【図５】有声部から無声部へ変化する部分におけるＬＳ
Ｐの差分のヒストグラムを示す図である。
Ｐの差分のヒストグラムを示す図である。
【図６】有声部におけるＣＤ特性を示す図である。
【図７】無声部におけるＣＤ特性を示す図である。
【図８】有声から無声へ変化する部分におけるＣＤ特性
を示す図である。
を示す図である。
【図９】無声から有声へ変化する部分におけるＣＤ特性
を示す図である。
を示す図である。
【図１０】従来例によるベクトル量子化装置のブロック
構成図である。
構成図である。
２１ 分析手段 ２２ ベクトル量子化器 ２３ 逆量子化器 ２４ 差分検出手段 ２６ 判定手段 ５０ 選択手段 ５１〜５３ 第１〜第Ｋ差分ベクトル量子化器 Ｓ２ 入力音声信号 ｘi 第１ＬＳＰ係数 ｙi 第２ＬＳＰ係数 ＣＯＤＥ１ 第１ＬＳＰ係数ｘi のベクトル量子化値 ｘqi ベクトル量子化値ＣＯＤＥ１の逆量子化値 Δi 差分ベクトル ｍ０〜ｍＫ モード情報 ＣＯＤＥ２ 差分ベクトルΔi の量子化値
Claims (5)
- 【請求項１】 入力音声信号を分析して線形予測係数を
抽出し、これを量子化して伝送するベクトル量子化装置
において、 前記入力音声信号を同一フレーム内で異なる分析窓位置
で線形予測分析することによって次数ｉが複数値を取る
第１ＬＳＰ係数ｘi 及び第２ＬＳＰ係数ｙi を求める分
析手段と、 該第１ＬＳＰ係数ｘi のベクトル量子化を行うベクトル
量子化器と、 該ベクトル量子化器の出力量子化値の逆量子化を行う逆
量子化器と、 該逆量子化器の出力逆量子化値と、該第２ＬＳＰ係数ｙ
i との同じ次数同士の差分からなる差分ベクトルを求め
る差分検出手段と、 該入力音声信号の複数の性質を判定し、この判定された
性質に応じたモード情報を得る判定手段と、 該入力音声信号の複数の性質に対応する第１〜第Ｋ差分
ベクトル量子化器と、 該判定手段から出力されるモード情報に対応する該第１
〜第Ｋ差分ベクトル量子化器を選択し、この選択された
第１〜第Ｋ差分ベクトル量子化器へ該差分ベクトルが供
給されるようにする選択手段とを具備し、 前記第１〜第Ｋ差分ベクトル量子化器で量子化された前
記差分ベクトルを伝送することを特徴とするベクトル量
子化装置。 - 【請求項２】 前記次数ｉが１，…，１０の１０次であ
ることを特徴とするベクトル量子化装置。 - 【請求項３】 前記モード情報が、前記入力音声信号の
有声部に対応するもの、無声部に対応するもの、無声か
ら有声への変化部に対応するもの、有声から無声への変
化部に対応するものであることを特徴とする請求項１又
は２記載のベクトル量子化装置。 - 【請求項４】 前記差分ベクトルを低次群及び高次群の
差分ベクトルに分割するベクトル分割手段と、前記第１
〜第Ｋ差分ベクトル量子化器として、該低次群の差分ベ
クトルを量子化する低次群用の第１〜第Ｋ差分ベクトル
量子化器と、該高次群の差分ベクトルを量子化する高次
群用の第１〜第Ｋ差分ベクトル量子化器とを具備し、前
記選択手段が前記モード情報に応じて該低次群及び高次
群用の第１〜第Ｋ差分ベクトル量子化器を選択するよう
にし、この選択された該低次群及び高次群用の差分ベク
トル量子化器で量子化された差分ベクトルを伝送するよ
うにしたことを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載
のベクトル量子化装置。 - 【請求項５】 ＬＳＰ係数の代わりにＰＡＲＣＯＲ係数
を用いることを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載
のベクトル量子化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7277367A JPH09120300A (ja) | 1995-10-25 | 1995-10-25 | ベクトル量子化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7277367A JPH09120300A (ja) | 1995-10-25 | 1995-10-25 | ベクトル量子化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09120300A true JPH09120300A (ja) | 1997-05-06 |
Family
ID=17582546
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7277367A Pending JPH09120300A (ja) | 1995-10-25 | 1995-10-25 | ベクトル量子化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09120300A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008242029A (ja) * | 2007-03-27 | 2008-10-09 | Casio Comput Co Ltd | 音声符号化装置、音声復号装置、音声符号化方法、音声復号方法、及び、プログラム |
| WO2010092827A1 (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-19 | パナソニック株式会社 | ベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法 |
| JP2011009869A (ja) * | 2009-06-23 | 2011-01-13 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 符号化方法、復号方法、符号化器、復号器およびプログラム |
-
1995
- 1995-10-25 JP JP7277367A patent/JPH09120300A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008242029A (ja) * | 2007-03-27 | 2008-10-09 | Casio Comput Co Ltd | 音声符号化装置、音声復号装置、音声符号化方法、音声復号方法、及び、プログラム |
| WO2010092827A1 (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-19 | パナソニック株式会社 | ベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法 |
| US8493244B2 (en) | 2009-02-13 | 2013-07-23 | Panasonic Corporation | Vector quantization device, vector inverse-quantization device, and methods of same |
| JP2011009869A (ja) * | 2009-06-23 | 2011-01-13 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 符号化方法、復号方法、符号化器、復号器およびプログラム |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040709 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20040720 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20041124 |