JPH09258795A - ディジタルフィルタおよび音響符号化／復号化装置 - Google Patents
ディジタルフィルタおよび音響符号化／復号化装置Info
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- JPH09258795A JPH09258795A JP8096040A JP9604096A JPH09258795A JP H09258795 A JPH09258795 A JP H09258795A JP 8096040 A JP8096040 A JP 8096040A JP 9604096 A JP9604096 A JP 9604096A JP H09258795 A JPH09258795 A JP H09258795A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 音声を含む音響信号の微細スペクトル構造、
この微細スペクトル構造に基づいた聴覚重み付け、雑音
抑圧を、ディジタルフィルタとして提供するものであ
る。 【解決手段】 入力信号に対してｐ次の線形予測分析を
行い、このｐ次の線形予測係数からフィルタ係数を決定
し、ｐ次の線形予測によって求められた予測残差信号に
対して、ｎ次の線形予測を行い、ｎ次の線形予測係数か
らフィルタ係数を決定し、それぞれ求められた全極型ま
たは移動平均型ディジタルフィルタを縦続に接続したデ
ィジタルフィルタである。
この微細スペクトル構造に基づいた聴覚重み付け、雑音
抑圧を、ディジタルフィルタとして提供するものであ
る。 【解決手段】 入力信号に対してｐ次の線形予測分析を
行い、このｐ次の線形予測係数からフィルタ係数を決定
し、ｐ次の線形予測によって求められた予測残差信号に
対して、ｎ次の線形予測を行い、ｎ次の線形予測係数か
らフィルタ係数を決定し、それぞれ求められた全極型ま
たは移動平均型ディジタルフィルタを縦続に接続したデ
ィジタルフィルタである。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、線形予測係数をフ
ィルタ係数として使用するディジタルフィルタに係り、
特に、音声や楽音等の音響信号の符号化において、聴覚
特性を考慮した重み付けを行う聴覚重み付けフィルタ、
音響信号の符号化符号の復号化合成における合成フィル
タ、復号化合成信号の量子化雑音を聴覚特性に基づいて
抑圧するポストフィルタ等の音響信号処理用の全極形ま
たは移動平均形ディジタルフィルタに関する。
ィルタ係数として使用するディジタルフィルタに係り、
特に、音声や楽音等の音響信号の符号化において、聴覚
特性を考慮した重み付けを行う聴覚重み付けフィルタ、
音響信号の符号化符号の復号化合成における合成フィル
タ、復号化合成信号の量子化雑音を聴覚特性に基づいて
抑圧するポストフィルタ等の音響信号処理用の全極形ま
たは移動平均形ディジタルフィルタに関する。
【０００２】
【従来の技術】線形予測によって求められた線形係数を
符号化することによって、音響信号を低ビットレートに
符号化する方法の典型として、ＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅ
ｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：
符号励振線形予測）方式が、従来、知られている。
符号化することによって、音響信号を低ビットレートに
符号化する方法の典型として、ＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅ
ｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：
符号励振線形予測）方式が、従来、知られている。
【０００３】図９は、上記ＣＥＬＰ方式による従来の音
響符号化装置を示すブロック図であり、図９（１）は、
従来の音響符号化装置ＡＣ４を示すブロック図である。
響符号化装置を示すブロック図であり、図９（１）は、
従来の音響符号化装置ＡＣ４を示すブロック図である。
【０００４】この音響符号化装置ＡＣ４において、入力
端子１１に入力された入力音声信号は、５〜２０ｍｓ程
度のフレーム毎に、線形予測分析手段１２で線形予測分
析され、ｐ次の線形予測係数α0i（ｉ＝１、２、……、
ｐ）が求められる。なお、「線形予測分析」は、音声信
号のサンプル値が、それ以前の時刻のいくつかのサンプ
ル値の線形結合で近似されるという考え方に基づくもの
である。
端子１１に入力された入力音声信号は、５〜２０ｍｓ程
度のフレーム毎に、線形予測分析手段１２で線形予測分
析され、ｐ次の線形予測係数α0i（ｉ＝１、２、……、
ｐ）が求められる。なお、「線形予測分析」は、音声信
号のサンプル値が、それ以前の時刻のいくつかのサンプ
ル値の線形結合で近似されるという考え方に基づくもの
である。
【０００５】そして、線形予測分析手段１２が出力した
線形予測係数α0iは、量子化手段１３で量子化され、こ
の量子化線形予測係数α0iは、フィルタ係数として、線
形予測合成フィルタ１４に設定される。合成フィルタ１
４の伝達関数ｈ（ｚ）は、次の式（１）で表わされる。
線形予測係数α0iは、量子化手段１３で量子化され、こ
の量子化線形予測係数α0iは、フィルタ係数として、線
形予測合成フィルタ１４に設定される。合成フィルタ１
４の伝達関数ｈ（ｚ）は、次の式（１）で表わされる。
【０００６】
【数１】 合成フィルタ１４へ入力されるべき励振信号（加算手段
１８が出力した信号）が適応符号帳１５に記憶され、制
御手段１６が出力する符号に応じたピッチ周期で、適応
符号帳１５から励振信号（ベクトル）が切り出され、こ
れが繰り返されてフレーム長とされ、利得付与手段１７
によって利得が付与され、加算手段１８を通じて、励振
信号として、合成フィルタ１４へ供給される。
１８が出力した信号）が適応符号帳１５に記憶され、制
御手段１６が出力する符号に応じたピッチ周期で、適応
符号帳１５から励振信号（ベクトル）が切り出され、こ
れが繰り返されてフレーム長とされ、利得付与手段１７
によって利得が付与され、加算手段１８を通じて、励振
信号として、合成フィルタ１４へ供給される。
【０００７】合成フィルタ１４が出力する合成信号が、
減算手段１９によって、入力信号から引かれ、この引か
れた差分信号は、聴覚重み付けフィルタ２１によって、
聴覚特性のマスキング特性（？）と対応した重み付けが
なされ、この重み付けされた差信号のエネルギーが最小
になるように、適応符号帳１５の入力符号（つまリピッ
チ周期）が、制御手段１６によって探索される。
減算手段１９によって、入力信号から引かれ、この引か
れた差分信号は、聴覚重み付けフィルタ２１によって、
聴覚特性のマスキング特性（？）と対応した重み付けが
なされ、この重み付けされた差信号のエネルギーが最小
になるように、適応符号帳１５の入力符号（つまリピッ
チ周期）が、制御手段１６によって探索される。
【０００８】その後、制御手段１６の制御によって、雑
音符号帳２２から励振ベクトルが順次取り出され、利得
付与手段２３で利得が付与された後、この利得が付与さ
れた励振ベクトルと、先に選択した適応符号帳１５から
の励振ベクトルとが、加算手段１８によって加算され、
励振信号として合成フィルタ１４へ供給され、上記と同
様に、聴覚重み付けフィルタ２１が出力する差信号のエ
ネルギーが最小になるような励振ベクトル（利得付与手
段１７が出力する励振ベクトルと、利得付与手段２３が
出力する励振ベクトルとの組合せ）が選択される。
音符号帳２２から励振ベクトルが順次取り出され、利得
付与手段２３で利得が付与された後、この利得が付与さ
れた励振ベクトルと、先に選択した適応符号帳１５から
の励振ベクトルとが、加算手段１８によって加算され、
励振信号として合成フィルタ１４へ供給され、上記と同
様に、聴覚重み付けフィルタ２１が出力する差信号のエ
ネルギーが最小になるような励振ベクトル（利得付与手
段１７が出力する励振ベクトルと、利得付与手段２３が
出力する励振ベクトルとの組合せ）が選択される。
【０００９】最後に、上記のように選択された適応符号
帳１５と雑音符号帳２２とが出力する各励振ベクトルに
対して、それぞれ利得付与手段１７、２３が所定の利得
を付与し、このときにおける聴覚重み付けフィルタ２１
の出力信号のエネルギーが最小になるような各利得が探
索される。
帳１５と雑音符号帳２２とが出力する各励振ベクトルに
対して、それぞれ利得付与手段１７、２３が所定の利得
を付与し、このときにおける聴覚重み付けフィルタ２１
の出力信号のエネルギーが最小になるような各利得が探
索される。
【００１０】量子化していない線形予測係数αi と、２
つの１以下の定数γ１、γ２とを用いて、次の式（２）
によって伝達関数ｗ（ｚ）が求められ、この伝達関数ｗ
（ｚ）が聴覚重み付けフィルタ２１に使用される。
つの１以下の定数γ１、γ２とを用いて、次の式（２）
によって伝達関数ｗ（ｚ）が求められ、この伝達関数ｗ
（ｚ）が聴覚重み付けフィルタ２１に使用される。
【００１１】
【数２】 量子化線形予測係数を示す符号と、適応符号帳１５、雑
音符号帳２２でそれぞれ選択された励振ベクトルを示す
各符号と、利得付与手段１７、２３に与えられた各最適
利得を示す符号とが、音響符号化装置ＡＣ４の出力とさ
れる。
音符号帳２２でそれぞれ選択された励振ベクトルを示す
各符号と、利得付与手段１７、２３に与えられた各最適
利得を示す符号とが、音響符号化装置ＡＣ４の出力とさ
れる。
【００１２】図９（２）は、従来の音響符号化装置ＡＣ
５を示すブロック図である。
５を示すブロック図である。
【００１３】音響符号化装置ＡＣ５は、音響符号化装置
ＡＣ４において、線形予測フィルタ１４と聴覚重み付け
フィルタ２１とを合成した聴覚重み付き合成フィルタ２
４を、線形予測フィルタ１４の代わりに設けたものであ
る。この場合、入力端子１１からの入力信号を、聴覚重
み付けフィルタ２１を通して、減算手段１９へ供給す
る。
ＡＣ４において、線形予測フィルタ１４と聴覚重み付け
フィルタ２１とを合成した聴覚重み付き合成フィルタ２
４を、線形予測フィルタ１４の代わりに設けたものであ
る。この場合、入力端子１１からの入力信号を、聴覚重
み付けフィルタ２１を通して、減算手段１９へ供給す
る。
【００１４】図１０は、従来のＣＥＬＰ方式による従来
の音響復号化装置ＡＤ１を示すブロック図である。
の音響復号化装置ＡＤ１を示すブロック図である。
【００１５】音響復号化装置ＡＤ１において、入力端子
３１から入力された入力符号中の線形予測係数符号が逆
量子化手段３２によって逆量子化され、この逆量子化線
形予測係数は、フィルタ係数として、線形予測フィルタ
３３に設定される。入力符号中のピッチ符号によって、
適応符号帳３４から励振ベクトルが切り出され、また、
雑音符号によって、雑音符号帳３５から励振ベクトルが
選択され、これら符号帳３４、３５からの各励振ベクト
ルは、利得付与手段３６、３７によって、入力符号中の
利得符号に応じて、それぞれ利得が付与された後、加算
手段３８によって加算され、励振信号として合成フィル
タ３３に与えられる。聴覚特性を考慮して量子化雑音が
小さくなるように、合成フィルタ３３からの合成信号が
ポストフィルタ３９で処理され、出力される。
３１から入力された入力符号中の線形予測係数符号が逆
量子化手段３２によって逆量子化され、この逆量子化線
形予測係数は、フィルタ係数として、線形予測フィルタ
３３に設定される。入力符号中のピッチ符号によって、
適応符号帳３４から励振ベクトルが切り出され、また、
雑音符号によって、雑音符号帳３５から励振ベクトルが
選択され、これら符号帳３４、３５からの各励振ベクト
ルは、利得付与手段３６、３７によって、入力符号中の
利得符号に応じて、それぞれ利得が付与された後、加算
手段３８によって加算され、励振信号として合成フィル
タ３３に与えられる。聴覚特性を考慮して量子化雑音が
小さくなるように、合成フィルタ３３からの合成信号が
ポストフィルタ３９で処理され、出力される。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】従来のＣＥＬＰ等の時
間領域における音響信号符号化装置において、従来の聴
覚重み付けフィルタ、合成フィルタ、ポストフィルタ
は、音声のフォルマントをモデル化できる１０〜２０次
程度の線形予測によって、フィルタ係数を決定するの
で、周波数領域において定常的で多数かつ不等間隔のピ
ークを有する音響信号の微細なスペクトル構造を表現す
ることができない。
間領域における音響信号符号化装置において、従来の聴
覚重み付けフィルタ、合成フィルタ、ポストフィルタ
は、音声のフォルマントをモデル化できる１０〜２０次
程度の線形予測によって、フィルタ係数を決定するの
で、周波数領域において定常的で多数かつ不等間隔のピ
ークを有する音響信号の微細なスペクトル構造を表現す
ることができない。
【００１７】したがって、微細なスペクトル構造を有す
る合成信号を得るには、合成フィルタに入力される励振
信号が、その微細スペクトル構造の情報を有する必要が
あり、この微細スペクトル構造の情報を有する励振信号
を符号化するには、多大な情報ビットが必要であり、ま
た、ＣＥＬＰ等の符号帳探索型の符号化方式では、励振
信号を符号化するために符号帳探索に多大な演算量を必
要とし、実時間での処理が不可能であるという問題があ
る。
る合成信号を得るには、合成フィルタに入力される励振
信号が、その微細スペクトル構造の情報を有する必要が
あり、この微細スペクトル構造の情報を有する励振信号
を符号化するには、多大な情報ビットが必要であり、ま
た、ＣＥＬＰ等の符号帳探索型の符号化方式では、励振
信号を符号化するために符号帳探索に多大な演算量を必
要とし、実時間での処理が不可能であるという問題があ
る。
【００１８】また、微細スペクトル構造を表現する手段
として、線形予測の次数を単純に増加する手法が考えら
れるが、この手法によれば、求められた予測係数を量子
化する方法と比較すると、予測係数を求める過程に必要
な計算精度では、予測次数を上げることができないとい
う問題がある。
として、線形予測の次数を単純に増加する手法が考えら
れるが、この手法によれば、求められた予測係数を量子
化する方法と比較すると、予測係数を求める過程に必要
な計算精度では、予測次数を上げることができないとい
う問題がある。
【００１９】また、上記従来例において、聴覚重み付
け、雑音抑圧は、１０〜２０次程度の線形予測係数、単
一のピッチ周波数等のパラメータのみで制御されるの
で、微細なスペクトル構造を考慮した細かな制御は不可
能であるという問題がある。
け、雑音抑圧は、１０〜２０次程度の線形予測係数、単
一のピッチ周波数等のパラメータのみで制御されるの
で、微細なスペクトル構造を考慮した細かな制御は不可
能であるという問題がある。
【００２０】本発明は、音声を含む音響信号の微細スペ
クトル構造、この微細スペクトル構造に基づいた聴覚重
み付け、雑音抑圧を、ディジタルフィルタとして提供す
るものである。
クトル構造、この微細スペクトル構造に基づいた聴覚重
み付け、雑音抑圧を、ディジタルフィルタとして提供す
るものである。
【００２１】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、入力
信号に対してｐ次の線形予測分析を行い、このｐ次の線
形予測係数からフィルタ係数を決定し、ｐ次の線形予測
によって求められた予測残差信号に対して、ｎ次の線形
予測を行い、ｎ次の線形予測係数からフィルタ係数を決
定し、それぞれ求められた全極型または移動平均型ディ
ジタルフィルタを縦続に接続したディジタルフィルタで
ある。
信号に対してｐ次の線形予測分析を行い、このｐ次の線
形予測係数からフィルタ係数を決定し、ｐ次の線形予測
によって求められた予測残差信号に対して、ｎ次の線形
予測を行い、ｎ次の線形予測係数からフィルタ係数を決
定し、それぞれ求められた全極型または移動平均型ディ
ジタルフィルタを縦続に接続したディジタルフィルタで
ある。
【００２２】請求項２の発明は、音響入力信号と合成信
号との差信号が最小になるように符号化符号を決定する
符号化装置において、聴覚特性に応じた重み付けを、差
信号に対して施す全極型または移動平均型ディジタルフ
ィルタとして、入力信号に対してｐ次の線形予測分析を
行い、ｐ次の線形予測係数からフィルタ係数を決定し、
ｐ次の線形予測によって求められた予測残差信号に対
し、ｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の線形予測係数か
らフィルタ係数を決定し、それぞれ求められた全極型ま
たは移動平均型ディジタルフィルタを縦続に接続した音
響符号化装置である。
号との差信号が最小になるように符号化符号を決定する
符号化装置において、聴覚特性に応じた重み付けを、差
信号に対して施す全極型または移動平均型ディジタルフ
ィルタとして、入力信号に対してｐ次の線形予測分析を
行い、ｐ次の線形予測係数からフィルタ係数を決定し、
ｐ次の線形予測によって求められた予測残差信号に対
し、ｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の線形予測係数か
らフィルタ係数を決定し、それぞれ求められた全極型ま
たは移動平均型ディジタルフィルタを縦続に接続した音
響符号化装置である。
【００２３】請求項３の発明は、音響入力信号と合成信
号との差信号が最小になるように符号化符号を決定する
符号化装置において、聴覚特性に応じた重み付けを差信
号に対して施す全極型または移動平均型ディジタルフィ
ルタとして、入力信号に対してｐ次の線形予測分析を行
い、ｐ次の線形予測係数からフィルタ係数を決定し、過
去のフレームにおける合成信号に対してｍ次の線形予測
分析を行い、ｍ次の線形予測分析によって求められた予
測残差信号に対してｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の
線形予測係数からフィルタ係数を決定し、それぞれ求め
られたディジタルフィルタを縦続に接続した音響符号化
装置である。なお、上記ｍは、ｐと等しいものでもよ
く、多少異なるものでもよい。
号との差信号が最小になるように符号化符号を決定する
符号化装置において、聴覚特性に応じた重み付けを差信
号に対して施す全極型または移動平均型ディジタルフィ
ルタとして、入力信号に対してｐ次の線形予測分析を行
い、ｐ次の線形予測係数からフィルタ係数を決定し、過
去のフレームにおける合成信号に対してｍ次の線形予測
分析を行い、ｍ次の線形予測分析によって求められた予
測残差信号に対してｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の
線形予測係数からフィルタ係数を決定し、それぞれ求め
られたディジタルフィルタを縦続に接続した音響符号化
装置である。なお、上記ｍは、ｐと等しいものでもよ
く、多少異なるものでもよい。
【００２４】請求項４の発明は、音響入力信号と合成信
号との差信号が最小になるように符号化符号を決定する
符号化装置において、聴覚特性に応じた重み付けを、差
信号に対して施す全極型または移動平均型ディジタルフ
ィルタとして、入力信号に対してｐ次の線形予測分析を
行い、ｐ次の線形予測係数からフィルタ係数を決定し、
過去のフレームにおいて量子化線形予測係数からフィル
タ係数が決定された合成フィルタヘの入力信号を保存
し、この保存された信号に対してｎ次の線形予測分析を
行い、ｎ次の線形予測係数からフィルタ係数を決定し、
それぞれ求められたディジタルフィルタを縦続に接続し
た音響符号化装置である。
号との差信号が最小になるように符号化符号を決定する
符号化装置において、聴覚特性に応じた重み付けを、差
信号に対して施す全極型または移動平均型ディジタルフ
ィルタとして、入力信号に対してｐ次の線形予測分析を
行い、ｐ次の線形予測係数からフィルタ係数を決定し、
過去のフレームにおいて量子化線形予測係数からフィル
タ係数が決定された合成フィルタヘの入力信号を保存
し、この保存された信号に対してｎ次の線形予測分析を
行い、ｎ次の線形予測係数からフィルタ係数を決定し、
それぞれ求められたディジタルフィルタを縦続に接続し
た音響符号化装置である。
【００２５】請求項５の発明は、音響入力信号と合成信
号との差信号が最小になるように符号化符号を決定する
音響符号化／復号化装置において、合成信号の合成を行
うディジタルフィルタとして、入力信号に対してｐ次の
線形予測分析を行い、このｐ次の予測係数を量子化して
量子化予測係数を作り、ｐ次の予測係数と量子化予測係
数とからそれぞれフィルタ係数を決定し、過去のフレー
ムにおける合成信号に対してｍ次の線形予測分析を行
い、ｍ次の線形予測によって求められた予測残差信号に
対してｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の線形予測係数
からフィルタ係数を決定し、それぞれ求められたディジ
タルフィルタを縦続に接続した音響符号化／復号化装置
である。なお、ｍは、ｐと等しいものでもよく、多少異
なるものでもよい。
号との差信号が最小になるように符号化符号を決定する
音響符号化／復号化装置において、合成信号の合成を行
うディジタルフィルタとして、入力信号に対してｐ次の
線形予測分析を行い、このｐ次の予測係数を量子化して
量子化予測係数を作り、ｐ次の予測係数と量子化予測係
数とからそれぞれフィルタ係数を決定し、過去のフレー
ムにおける合成信号に対してｍ次の線形予測分析を行
い、ｍ次の線形予測によって求められた予測残差信号に
対してｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の線形予測係数
からフィルタ係数を決定し、それぞれ求められたディジ
タルフィルタを縦続に接続した音響符号化／復号化装置
である。なお、ｍは、ｐと等しいものでもよく、多少異
なるものでもよい。
【００２６】請求項５の発明は、音響入力信号と合成信
号との差信号が最小になるように符号化符号を決定する
音響符号化／復号化装置において、合成信号の合成を行
うディジタルフィルタとして、入力信号に対してｐ次の
線形予測分析を行い、ｐ次の予測係数を量子化して量子
化予測係数を作り、ｐ次の量子化予測係数からフィルタ
係数を決定し、過去のフレームにおける合成信号に対し
てｍ次の線形予測分析を行い、ｍ次の線形予測によって
求められた予測残差信号に対してｎ次の線形予測分析を
行い、ｎ次の線形予測係数からフィルタ係数を決定し、
それぞれ求められたディジタルフィルタを縦続に接続す
る音響符号化／復号化装置である。なお、ｍは、ｐと等
しいものでもよく、多少異なっているものでもよい。
号との差信号が最小になるように符号化符号を決定する
音響符号化／復号化装置において、合成信号の合成を行
うディジタルフィルタとして、入力信号に対してｐ次の
線形予測分析を行い、ｐ次の予測係数を量子化して量子
化予測係数を作り、ｐ次の量子化予測係数からフィルタ
係数を決定し、過去のフレームにおける合成信号に対し
てｍ次の線形予測分析を行い、ｍ次の線形予測によって
求められた予測残差信号に対してｎ次の線形予測分析を
行い、ｎ次の線形予測係数からフィルタ係数を決定し、
それぞれ求められたディジタルフィルタを縦続に接続す
る音響符号化／復号化装置である。なお、ｍは、ｐと等
しいものでもよく、多少異なっているものでもよい。
【００２７】請求項６の発明は、音響入力信号と合成信
号との差信号が最小になるように符号化符号を決定する
符号化／復号化装置において、合成信号の合成を行うデ
ィジタルフィルタとして、入力信号に対してｐ次の線形
予測分析を行い、ｐ次の予測係数を量子化して量子化予
測係数を作り、ｐ次の量子化予測係数からフィルタ係数
を決定し、過去のフレームにおいてｐ次の量子化線形予
測係数からフィルタ係数が決定された合成フィルタに入
力された信号を保存し、保存された信号に対してｎ次の
線形予測を行い、ｎ次の線形予測係数からフィルタ係数
を決定し、それぞれ求められたディジタルフィルタを縦
続に接続する音響符号化／復号化装置である。
号との差信号が最小になるように符号化符号を決定する
符号化／復号化装置において、合成信号の合成を行うデ
ィジタルフィルタとして、入力信号に対してｐ次の線形
予測分析を行い、ｐ次の予測係数を量子化して量子化予
測係数を作り、ｐ次の量子化予測係数からフィルタ係数
を決定し、過去のフレームにおいてｐ次の量子化線形予
測係数からフィルタ係数が決定された合成フィルタに入
力された信号を保存し、保存された信号に対してｎ次の
線形予測を行い、ｎ次の線形予測係数からフィルタ係数
を決定し、それぞれ求められたディジタルフィルタを縦
続に接続する音響符号化／復号化装置である。
【００２８】請求項７の発明は、音響の符号化符号によ
る復号化合成信号に対して、量子化雑音を聴覚的に抑圧
する処理を行うディジタルフィルタとして、過去のフレ
ームを含む復号化合成信号に対してｍ次の線形予測分析
を行い、ｍ次の線形予測分析によって求められた予測残
差信号に対してｎ次の線形予測を行い、ｎ次の線形予測
係数からフィルタ係数を決定し、それぞれ求められたデ
ィジタルフィルタを縦続に接続した音響復号化装置であ
る。なお、ｍは、ｐと等しいものでもよく、多少異なる
ものでもよい。
る復号化合成信号に対して、量子化雑音を聴覚的に抑圧
する処理を行うディジタルフィルタとして、過去のフレ
ームを含む復号化合成信号に対してｍ次の線形予測分析
を行い、ｍ次の線形予測分析によって求められた予測残
差信号に対してｎ次の線形予測を行い、ｎ次の線形予測
係数からフィルタ係数を決定し、それぞれ求められたデ
ィジタルフィルタを縦続に接続した音響復号化装置であ
る。なお、ｍは、ｐと等しいものでもよく、多少異なる
ものでもよい。
【００２９】請求項８の発明は、音響の符号化符号によ
る復号化合成信号に対して、量子化雑音を聴覚的に抑圧
する処理を行うディジタルフィルタとして、過去のフレ
ームにおいてｐ次の線形予測係数からフィルタ係数が決
定された合成フィルタに入力された信号を保存し、保存
された信号に対してｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の
線形予測係数からフィルタ係数を決定し、現在のフレー
ムにおける符号化符号から得られたｐ次の線形予測係数
によってフィルタ係数が決定されたディジタルフィルタ
とそれぞれ求められたディジタルフィルタとを縦続に接
続した音響復号化装置である。
る復号化合成信号に対して、量子化雑音を聴覚的に抑圧
する処理を行うディジタルフィルタとして、過去のフレ
ームにおいてｐ次の線形予測係数からフィルタ係数が決
定された合成フィルタに入力された信号を保存し、保存
された信号に対してｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の
線形予測係数からフィルタ係数を決定し、現在のフレー
ムにおける符号化符号から得られたｐ次の線形予測係数
によってフィルタ係数が決定されたディジタルフィルタ
とそれぞれ求められたディジタルフィルタとを縦続に接
続した音響復号化装置である。
【００３０】
【発明の実施の形態および実施例】図１（１）は、本発
明の一実施例である音響符号化装置ＡＣ１を示すブロッ
ク図である。
明の一実施例である音響符号化装置ＡＣ１を示すブロッ
ク図である。
【００３１】この音響符号化装置ＡＣ１は、請求項５に
対応する実施例であり、図９に示した従来の音響符号化
装置ＡＣ４において、合成フィルタ１４の代わりに合成
フィルタ４４を設け、ｍ次線形予測分析手段４１、ＬＰ
Ｃ逆フィルタ４２、ｎ次線形予測分析手段４３、第２の
フィルタ係数決定手段４３ａとを設け、第１のフィルタ
係数決定手段１３ａを設けたものである。
対応する実施例であり、図９に示した従来の音響符号化
装置ＡＣ４において、合成フィルタ１４の代わりに合成
フィルタ４４を設け、ｍ次線形予測分析手段４１、ＬＰ
Ｃ逆フィルタ４２、ｎ次線形予測分析手段４３、第２の
フィルタ係数決定手段４３ａとを設け、第１のフィルタ
係数決定手段１３ａを設けたものである。
【００３２】音響符号化装置ＡＣ１において、まず、現
フレームにおける入力信号を線形予測分析してｐ次の線
形予測係数α0i（ｉ＝１、２、……、ｐ）を求める。こ
の線形予測係数α0iは、従来の音響符号化装置ＡＣ４中
の線形予測分析手段１２で得られた係数を用いることが
できる。さらに、この予測係数を量子化し、量子化予測
係数αi （ｉ＝１、２、……、ｐ）を求める。通常、ｐ
は１０から２０程度とする。
フレームにおける入力信号を線形予測分析してｐ次の線
形予測係数α0i（ｉ＝１、２、……、ｐ）を求める。こ
の線形予測係数α0iは、従来の音響符号化装置ＡＣ４中
の線形予測分析手段１２で得られた係数を用いることが
できる。さらに、この予測係数を量子化し、量子化予測
係数αi （ｉ＝１、２、……、ｐ）を求める。通常、ｐ
は１０から２０程度とする。
【００３３】次に、過去のフレームにわたる合成信号を
線形予測分析手段４１で線形予測分析し、ｍ次の線形予
測係数α' k（ｋ＝１、２、……、ｍ）を求める。なお、
上記のように、ｍは、ｐと等しくてもよく、多少異なっ
ていてもよい。また、線形予測分析を行う場合、分析対
象の信号系列にかける窓としては、非対称窓またはハミ
ング窓等の対称窓のいずれを用いてもよい。
線形予測分析手段４１で線形予測分析し、ｍ次の線形予
測係数α' k（ｋ＝１、２、……、ｍ）を求める。なお、
上記のように、ｍは、ｐと等しくてもよく、多少異なっ
ていてもよい。また、線形予測分析を行う場合、分析対
象の信号系列にかける窓としては、非対称窓またはハミ
ング窓等の対称窓のいずれを用いてもよい。
【００３４】次に、過去の合成音声に対して、この線形
予測係数α' kをフィルタ係数として、伝達特性が次の式
（３）で表わされるディジタルフィルタ４２でＬＰＣ逆
フィルタリングを行い、予測残差信号を求める。
予測係数α' kをフィルタ係数として、伝達特性が次の式
（３）で表わされるディジタルフィルタ４２でＬＰＣ逆
フィルタリングを行い、予測残差信号を求める。
【００３５】
【数３】 次に、求められた過去の合成信号（たとえば１ピッチ前
の合成信号）の予測残差信号を、線形予測分析手段４３
で線形予測分析して、ｎ次の線形予測係数βj（ｊ＝
１、２、……、ｎ）を求める。ｎ次の線形予測によっ
て、ｍ次の線形予測では予測しきれない高次の相関を表
わすために、ｎは、ｍよりも大であることが望ましい。
たとえば、符号化対象が音楽である場合、１００次以上
の予測が最適である場合がある。
の合成信号）の予測残差信号を、線形予測分析手段４３
で線形予測分析して、ｎ次の線形予測係数βj（ｊ＝
１、２、……、ｎ）を求める。ｎ次の線形予測によっ
て、ｍ次の線形予測では予測しきれない高次の相関を表
わすために、ｎは、ｍよりも大であることが望ましい。
たとえば、符号化対象が音楽である場合、１００次以上
の予測が最適である場合がある。
【００３６】次に、得られた係数αi 、βj を用いて、
伝達特性がそれぞれ次の式（４）、式（５）で表わされ
るディジタルフィルタを縦続接続し、伝達特性が式
（６）で表わされるディジタルフィルタを構成し、合成
フィルタ４４として用いる。
伝達特性がそれぞれ次の式（４）、式（５）で表わされ
るディジタルフィルタを縦続接続し、伝達特性が式
（６）で表わされるディジタルフィルタを構成し、合成
フィルタ４４として用いる。
【００３７】図１（２）は、本発明の他の実施例である
音響符号化装置ＡＣ２を示すブロック図である。
音響符号化装置ＡＣ２を示すブロック図である。
【００３８】符号化対象の信号の性質によっては、音響
符号化装置ＡＣ２のように、複数の励振符号帳の内で一
部の励振符号帳からの励振信号のみを、合成フィルタ４
４でフィルタリングし、それ以外の励振符号帳からの励
振信号は、従来の合成フィルタによってフィルタリング
するようにしてもよい。
符号化装置ＡＣ２のように、複数の励振符号帳の内で一
部の励振符号帳からの励振信号のみを、合成フィルタ４
４でフィルタリングし、それ以外の励振符号帳からの励
振信号は、従来の合成フィルタによってフィルタリング
するようにしてもよい。
【００３９】
【数４】
【００４０】
【数５】
【００４１】
【数６】 図２（１）は、符号化対象入力信号の対数パワースペク
トルの一例を示す図であり、図２（２）は、音響符号化
装置ＡＣ１による合成フィルタにおいて、包絡を表わす
フィルタの対数パワースペクトル特性の一例を示す図で
あり、図２（３）は、音響符号化装置ＡＣ１による合成
フィルタにおいて、微細構造を表わすフィルタの対数バ
ワースペクトル特性の一例を示す図であり、図２（４）
は、音響符号化装置ＡＣ１による合成フィルタの対数パ
ワースペクトル特性の一例を示す図である。
トルの一例を示す図であり、図２（２）は、音響符号化
装置ＡＣ１による合成フィルタにおいて、包絡を表わす
フィルタの対数パワースペクトル特性の一例を示す図で
あり、図２（３）は、音響符号化装置ＡＣ１による合成
フィルタにおいて、微細構造を表わすフィルタの対数バ
ワースペクトル特性の一例を示す図であり、図２（４）
は、音響符号化装置ＡＣ１による合成フィルタの対数パ
ワースペクトル特性の一例を示す図である。
【００４２】上記実施例では、符号化対象信号のパワー
スペクトル特性の包絡を表わすフィルタと微細構造を表
わすフィルタとをそれぞれ求め、両フィルタを縦続接続
して構成されている。
スペクトル特性の包絡を表わすフィルタと微細構造を表
わすフィルタとをそれぞれ求め、両フィルタを縦続接続
して構成されている。
【００４３】図２（１）に表わされる符号化対象信号の
パワースペクトル特性を表現する場合、包絡形状は、従
来のように量子化された低次のフィルタ係数αi で図２
（２）のように表現し、微細構造は、過去の合成音声
を、高次の分析によって得られた高次のフィルタ係数β
j で図２（３）のように表現し、それらのフィルタの縦
続接続によって、図２（４）のようなパワースペクトル
特性を表現できる。上記実施例は、従来例と比較して、
復号化装置側に送信するための余分の情報ビットを必要
とせず、しかも、より複雑な符号化対象信号のパワース
ペクトル特性を表現できる。
パワースペクトル特性を表現する場合、包絡形状は、従
来のように量子化された低次のフィルタ係数αi で図２
（２）のように表現し、微細構造は、過去の合成音声
を、高次の分析によって得られた高次のフィルタ係数β
j で図２（３）のように表現し、それらのフィルタの縦
続接続によって、図２（４）のようなパワースペクトル
特性を表現できる。上記実施例は、従来例と比較して、
復号化装置側に送信するための余分の情報ビットを必要
とせず、しかも、より複雑な符号化対象信号のパワース
ペクトル特性を表現できる。
【００４４】また、一回の線形予測分析では、微細構造
を表現できる程の高次の分析を行う予測係数を安定して
求めることは困難であるが、上記実施例では、高次の分
析を行う対象の信号が、低次の相関が除かれた予測残差
信号であるので、高次の分析であっても、予測係数を安
定して求めることが容易である。なお、安定な予測係数
が求められなかった場合は、前のフレームで得られた
値、または初期化された値を、安定な予測係数として用
いることができる。
を表現できる程の高次の分析を行う予測係数を安定して
求めることは困難であるが、上記実施例では、高次の分
析を行う対象の信号が、低次の相関が除かれた予測残差
信号であるので、高次の分析であっても、予測係数を安
定して求めることが容易である。なお、安定な予測係数
が求められなかった場合は、前のフレームで得られた
値、または初期化された値を、安定な予測係数として用
いることができる。
【００４５】初期化された値を安定な予測係数として用
いる場合でも、量子化された低次の予測係数が求められ
ていれば、その低次の予測による利得は少なくとも保証
される。
いる場合でも、量子化された低次の予測係数が求められ
ていれば、その低次の予測による利得は少なくとも保証
される。
【００４６】また、上記実施例において、合成フィルタ
に励振信号を入力し、合成信号を得るためには、従来の
フィルタリングの操作に加えて、フィルタ係数βj によ
るフィルタリングを必要とするが、従来の音響符号化装
置ＡＣ５でよく用いられるように、合成フィルタのイン
パルス応答と零入力応答とをそれぞれ一旦、求めておけ
ば、インパルス応答をフィルタ係数とする移動平均型デ
ィジタルフィルタと符号帳とからの励振信号を畳み込ん
で得られた信号と、零入力応答を入力信号から引いた差
信号との誤差が最小になるように、励振信号を選ぶこと
によって、符号帳中の全ての励振信号について、フィル
タ係数βj によるフィルタリングの操作を避けることが
でき、この場合、符号帳探索のみに必要となる演算量は
従来と変わらない。
に励振信号を入力し、合成信号を得るためには、従来の
フィルタリングの操作に加えて、フィルタ係数βj によ
るフィルタリングを必要とするが、従来の音響符号化装
置ＡＣ５でよく用いられるように、合成フィルタのイン
パルス応答と零入力応答とをそれぞれ一旦、求めておけ
ば、インパルス応答をフィルタ係数とする移動平均型デ
ィジタルフィルタと符号帳とからの励振信号を畳み込ん
で得られた信号と、零入力応答を入力信号から引いた差
信号との誤差が最小になるように、励振信号を選ぶこと
によって、符号帳中の全ての励振信号について、フィル
タ係数βj によるフィルタリングの操作を避けることが
でき、この場合、符号帳探索のみに必要となる演算量は
従来と変わらない。
【００４７】図３は、本発明の他の実施例を示すブロッ
ク図であり、従来の音響符号化装置ＡＣ４における聴覚
重み付けフィルタ２１を改良した聴覚重み付けフィルタ
２１１を示すブロック図である。
ク図であり、従来の音響符号化装置ＡＣ４における聴覚
重み付けフィルタ２１を改良した聴覚重み付けフィルタ
２１１を示すブロック図である。
【００４８】聴覚重み付けフィルタ２１１は、請求項
１、２に対応する発明であり、入力信号系列に対して、
ｐ次の線形予測分析を行い、ｐ次の予測係数を求めるｐ
次線形予測分析手段１２と、ｐ次の予測係数に基づい
て、全極形または移動平均形ディジタルフィルタのフィ
ルタ係数を決定する第１のフィルタ係数決定手段１２ａ
と、入力信号をＬＰＣ逆フィルタ（６１）に通して、ｐ
次の線形予測の予測残差として得られた信号系列につい
て、ｎ次の線形予測を行う手段６２と、ｎ次の予測係数
に基づいて、全極形または移動平均形ディジタルフィル
タのフィルタ係数を決定する第２のフィルタ係数決定手
段６２ａと、ｐ次の線形予測によってフィルタ係数が決
定された第１の全極形または移動平均形ディジタルフィ
ルタ６３−１と、ｎ次の線形予測によってフィルタ係数
が決定された第２の全極形または移動平均形ディジタル
フィルタ６３−２と、第１のフィルタと上記第２のフィ
ルタとを縦続接続する接続手段とを有する聴覚重み付け
フィルタである。このように分析を２回に分けることに
よって、フィルタ設計が自由になる。なお、このフィル
タ２１１を、音響符号化装置にも、音響復号化装置にも
使用でき、また、映像等の音響以外の符号化／復号化装
置にも使用することができる。
１、２に対応する発明であり、入力信号系列に対して、
ｐ次の線形予測分析を行い、ｐ次の予測係数を求めるｐ
次線形予測分析手段１２と、ｐ次の予測係数に基づい
て、全極形または移動平均形ディジタルフィルタのフィ
ルタ係数を決定する第１のフィルタ係数決定手段１２ａ
と、入力信号をＬＰＣ逆フィルタ（６１）に通して、ｐ
次の線形予測の予測残差として得られた信号系列につい
て、ｎ次の線形予測を行う手段６２と、ｎ次の予測係数
に基づいて、全極形または移動平均形ディジタルフィル
タのフィルタ係数を決定する第２のフィルタ係数決定手
段６２ａと、ｐ次の線形予測によってフィルタ係数が決
定された第１の全極形または移動平均形ディジタルフィ
ルタ６３−１と、ｎ次の線形予測によってフィルタ係数
が決定された第２の全極形または移動平均形ディジタル
フィルタ６３−２と、第１のフィルタと上記第２のフィ
ルタとを縦続接続する接続手段とを有する聴覚重み付け
フィルタである。このように分析を２回に分けることに
よって、フィルタ設計が自由になる。なお、このフィル
タ２１１を、音響符号化装置にも、音響復号化装置にも
使用でき、また、映像等の音響以外の符号化／復号化装
置にも使用することができる。
【００４９】フィルタ２１１を音響符号化装置に使用し
た場合には、音響の入力信号のスペクトル包絡のモデル
化を線形予測分析で行い、上記音響の入力信号と符号化
符号の合成信号との差信号が最小化するように上記符号
化符号を決定し、上記差信号に対して聴覚特性に応じた
重み付けを施す音響符号化装置において、音響の入力信
号に対して、ｐ次の線形予測分析を行い、ｐ次の予測係
数を求めるｐ次の線形予測分析手段１２と、ｐ次の予測
係数に基づいて、フィルタ係数を決定する第１のフィル
タ係数決定手段１２ａと、上記入力をＬＰＣ逆フィルタ
６１に通して得られたｐ次の線形予測の残差信号に対し
て、ｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の予測係数を求め
るｎ次の線形予測分析手段４３と、上記ｎ次の予測係数
に基づいて、フィルタ係数を決定する第２のフィルタ係
数決定手段６２ａと、上記複数のディジタルフィルタ６
３−１、６３−２を縦続接続する接続手段とからなる。
この場合、精密な聴覚重み付けを行いことができる。
た場合には、音響の入力信号のスペクトル包絡のモデル
化を線形予測分析で行い、上記音響の入力信号と符号化
符号の合成信号との差信号が最小化するように上記符号
化符号を決定し、上記差信号に対して聴覚特性に応じた
重み付けを施す音響符号化装置において、音響の入力信
号に対して、ｐ次の線形予測分析を行い、ｐ次の予測係
数を求めるｐ次の線形予測分析手段１２と、ｐ次の予測
係数に基づいて、フィルタ係数を決定する第１のフィル
タ係数決定手段１２ａと、上記入力をＬＰＣ逆フィルタ
６１に通して得られたｐ次の線形予測の残差信号に対し
て、ｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の予測係数を求め
るｎ次の線形予測分析手段４３と、上記ｎ次の予測係数
に基づいて、フィルタ係数を決定する第２のフィルタ係
数決定手段６２ａと、上記複数のディジタルフィルタ６
３−１、６３−２を縦続接続する接続手段とからなる。
この場合、精密な聴覚重み付けを行いことができる。
【００５０】図４は、本発明の別の実施例である聴覚重
み付けフィルタ２１２を示すブロック図である。聴覚重
み付けフィルタ２１２は、従来の音響符号化装置ＡＣ４
における聴覚重み付けフィルタ２１を改良したフィルタ
であり、請求項３に対応する実施例である。
み付けフィルタ２１２を示すブロック図である。聴覚重
み付けフィルタ２１２は、従来の音響符号化装置ＡＣ４
における聴覚重み付けフィルタ２１を改良したフィルタ
であり、請求項３に対応する実施例である。
【００５１】聴覚重み付けフィルタ２１２は、音響の入
力信号のスペクトル包絡のモデル化を線形予測分析で行
い、上記音響の入力信号と符号化符号の合成信号との差
信号が最小化するように上記符号化符号を決定し、上記
差信号に対して聴覚特性に応じた重み付けを施す音響符
号化装置において、上記音響の入力信号に対して、ｐ次
の線形予測分析を行い、ｐ次の予測係数を求めるｐ次の
線形予測分析手段１２と、上記ｐ次の予測係数に基づい
て、フィルタ係数を決定する第１のフィルタ係数決定手
段１２ａと、上記音響の入力信号における過去のフレー
ムについての合成信号に対して、ｍ次の線形予測分析を
行い、ｍ次の予測残差信号を求めるｍ次の線形予測分析
手段５１と、上記ｍ次の予測残差信号に基づいて、ｎ次
の線形予測分析を行い、ｎ次の予測係数を求めるｎ次の
線形予測分析手段５３と、上記ｎ次の予測係数に基づい
て、フィルタ係数を決定する第２のフィルタ係数決定手
段５３ａと、上記複数のディジタルフィルタ５４−１と
５４−２とを縦続接続する接続手段とを有するものであ
る。
力信号のスペクトル包絡のモデル化を線形予測分析で行
い、上記音響の入力信号と符号化符号の合成信号との差
信号が最小化するように上記符号化符号を決定し、上記
差信号に対して聴覚特性に応じた重み付けを施す音響符
号化装置において、上記音響の入力信号に対して、ｐ次
の線形予測分析を行い、ｐ次の予測係数を求めるｐ次の
線形予測分析手段１２と、上記ｐ次の予測係数に基づい
て、フィルタ係数を決定する第１のフィルタ係数決定手
段１２ａと、上記音響の入力信号における過去のフレー
ムについての合成信号に対して、ｍ次の線形予測分析を
行い、ｍ次の予測残差信号を求めるｍ次の線形予測分析
手段５１と、上記ｍ次の予測残差信号に基づいて、ｎ次
の線形予測分析を行い、ｎ次の予測係数を求めるｎ次の
線形予測分析手段５３と、上記ｎ次の予測係数に基づい
て、フィルタ係数を決定する第２のフィルタ係数決定手
段５３ａと、上記複数のディジタルフィルタ５４−１と
５４−２とを縦続接続する接続手段とを有するものであ
る。
【００５２】まず、現フレームにおける入力信号を線形
予測分析し、ｐ次の線形予測係数α0i（ｉ＝１、２、…
…、ｐ）を求める。この線形予測係数α0iは、音響符号
化装置ＡＣ４中の線形予測分析手段１２で得られたもの
を用いることができる。通常、ｐは、１０〜２０程度と
する。
予測分析し、ｐ次の線形予測係数α0i（ｉ＝１、２、…
…、ｐ）を求める。この線形予測係数α0iは、音響符号
化装置ＡＣ４中の線形予測分析手段１２で得られたもの
を用いることができる。通常、ｐは、１０〜２０程度と
する。
【００５３】次に、現フレームと過去のフレームとにわ
たる入力信号を、線形予測手段５１で線形予測分析し、
ｍ次の線形予測係数α' k（ｋ＝１、２、……、ｍ）を求
める。なお、上記のように、ｍは、ｐと等しくてもよ
く、多少異なっていてもよい。また、線形予測分析を行
う場合、分析対象の信号系列にかける窓は、非対称窓ま
たはハミング窓等の対称窓のいずれを用いてもよい。
たる入力信号を、線形予測手段５１で線形予測分析し、
ｍ次の線形予測係数α' k（ｋ＝１、２、……、ｍ）を求
める。なお、上記のように、ｍは、ｐと等しくてもよ
く、多少異なっていてもよい。また、線形予測分析を行
う場合、分析対象の信号系列にかける窓は、非対称窓ま
たはハミング窓等の対称窓のいずれを用いてもよい。
【００５４】次に、現フレームと過去のフレームとにわ
たる入力信号に対し、この線形予測係数α' kをフィルタ
係数として、伝達特性が上記の式（１）のα' kをｉｎｖ
（αｋ）で置き換えたディジタルフィルタ５２によっ
て、ＬＰＣ逆フィルタリングを行い、予測残差信号を求
める。
たる入力信号に対し、この線形予測係数α' kをフィルタ
係数として、伝達特性が上記の式（１）のα' kをｉｎｖ
（αｋ）で置き換えたディジタルフィルタ５２によっ
て、ＬＰＣ逆フィルタリングを行い、予測残差信号を求
める。
【００５５】次に、求められた過去の合成信号の予測残
差信号を、線形予測手段５３によって線形予測分析し、
ｎ次の線形予測係数βj （ｊ＝１、２、……、ｎ）を求
める。ｎ次の線形予測によって、ｍ次の線形予測では予
測しきれない高次の相関を表わすので、ｎは、ｍよりも
大であることが望ましい。たとえば、符号化対象が音楽
である場合、１００次以上の予測が最適な場合がある点
は、上記実施例と同様である。
差信号を、線形予測手段５３によって線形予測分析し、
ｎ次の線形予測係数βj （ｊ＝１、２、……、ｎ）を求
める。ｎ次の線形予測によって、ｍ次の線形予測では予
測しきれない高次の相関を表わすので、ｎは、ｍよりも
大であることが望ましい。たとえば、符号化対象が音楽
である場合、１００次以上の予測が最適な場合がある点
は、上記実施例と同様である。
【００５６】次に、得られた係数α0i、ｉｎｖ（βj ）
と、１以下の定数γ１、γ２、γ３、γ４を用いて、伝
達特性が次の式（７）で表わされるディジタルフィルタ
５４を構成し、音響符号化装置ＡＣ４における聴覚重み
付けフィルタ２１として用いる。
と、１以下の定数γ１、γ２、γ３、γ４を用いて、伝
達特性が次の式（７）で表わされるディジタルフィルタ
５４を構成し、音響符号化装置ＡＣ４における聴覚重み
付けフィルタ２１として用いる。
【００５７】
【数７】 上記実施例においては、従来のフィルタ係数α0iと１以
下の定数、γ１、γ２とで表わされる入力信号のパワー
スペクトル包絡に基づいた聴覚重み付けフィルタに、高
次のフィルタ係数β0iと１以下の定数γ１、γ４とで表
わされる入力信号のパワースペクトルの微細構造に基づ
いた聴覚重み付けフィルタを付け加えることによって、
複数のピッチが混在するような入力信号に対しても、聴
覚特性に応じたより細かな制御を行うことができる。
下の定数、γ１、γ２とで表わされる入力信号のパワー
スペクトル包絡に基づいた聴覚重み付けフィルタに、高
次のフィルタ係数β0iと１以下の定数γ１、γ４とで表
わされる入力信号のパワースペクトルの微細構造に基づ
いた聴覚重み付けフィルタを付け加えることによって、
複数のピッチが混在するような入力信号に対しても、聴
覚特性に応じたより細かな制御を行うことができる。
【００５８】また、上記実施例においては、合成信号ま
たは入力信号に対して、低次の線形予測分析を行い、そ
の予測残差信号に対して高次の線形予測分析を行い、こ
れによって得られた予測係数を用いるディジタルフィル
タによって、従来よりも複雑なパワースペクトル特性を
表わすことができる。したがって、多数の励振ベクトル
をフィルタに通すＣＥＬＰ方式のような符号化におい
て、合成フィルタとして用いることによって、様々な音
響信号のパワースペクトル特性を、合成フィルタ励振符
号帳内に励振ベクトルのバリエーションとして持つ必要
がない点で有効である。また、従来よりも聴覚特性に応
じた重み付け、雑音抑圧を細かく制御できる点において
有効である。
たは入力信号に対して、低次の線形予測分析を行い、そ
の予測残差信号に対して高次の線形予測分析を行い、こ
れによって得られた予測係数を用いるディジタルフィル
タによって、従来よりも複雑なパワースペクトル特性を
表わすことができる。したがって、多数の励振ベクトル
をフィルタに通すＣＥＬＰ方式のような符号化におい
て、合成フィルタとして用いることによって、様々な音
響信号のパワースペクトル特性を、合成フィルタ励振符
号帳内に励振ベクトルのバリエーションとして持つ必要
がない点で有効である。また、従来よりも聴覚特性に応
じた重み付け、雑音抑圧を細かく制御できる点において
有効である。
【００５９】この聴覚重み付けフィルタ２１２によっ
て、精密な聴覚重み付けを行うことができる。
て、精密な聴覚重み付けを行うことができる。
【００６０】図５は、本発明の他の実施例である聴覚重
み付けフィルタ２１３を示すブロック図である。聴覚重
み付けフィルタ２１３は、従来の音響符号化装置ＡＣ４
における聴覚重み付けフィルタ２１を改良したフィルタ
であり、請求項４に対応する実施例である。
み付けフィルタ２１３を示すブロック図である。聴覚重
み付けフィルタ２１３は、従来の音響符号化装置ＡＣ４
における聴覚重み付けフィルタ２１を改良したフィルタ
であり、請求項４に対応する実施例である。
【００６１】聴覚重み付けフィルタ２１３は、音響の入
力信号のスペクトル包絡のモデル化を線形予測分析で行
い、上記音響の入力信号と符号化符号の合成信号との差
信号が最小化するように上記符号化符号を決定し、上記
差信号に対して聴覚特性に応じた重み付けを施す音響符
号化装置において、上記音響の入力信号に対して、ｐ次
の線形予測分析を行い、ｐ次の予測係数を求めるｐ次の
線形予測分析手段１２と、上記ｐ次の予測係数に基づい
て、フィルタ係数を決定する第１のフィルタ係数決定手
段２ａと、上記音響の入力信号における過去のフレーム
において、量子化予測係数に基づいてフィルタ係数が決
定された合成フィルタに入力された信号を保存する信号
保存手段１５と、上記信号保存手段に保存された信号に
対して、ｎ次の線形予測分析行い、ｎ次の予測係数を求
めるｎ次の線形予測分析手段６２と、上記ｎ次の予測係
数に基づいて、フィルタ係数を決定する第２のフィルタ
係数決定手段６２ａと、上記複数のディジタルフィルタ
６３−１と６３−２とを縦続接続する接続手段とを有す
る聴覚重み付けフィルタである。
力信号のスペクトル包絡のモデル化を線形予測分析で行
い、上記音響の入力信号と符号化符号の合成信号との差
信号が最小化するように上記符号化符号を決定し、上記
差信号に対して聴覚特性に応じた重み付けを施す音響符
号化装置において、上記音響の入力信号に対して、ｐ次
の線形予測分析を行い、ｐ次の予測係数を求めるｐ次の
線形予測分析手段１２と、上記ｐ次の予測係数に基づい
て、フィルタ係数を決定する第１のフィルタ係数決定手
段２ａと、上記音響の入力信号における過去のフレーム
において、量子化予測係数に基づいてフィルタ係数が決
定された合成フィルタに入力された信号を保存する信号
保存手段１５と、上記信号保存手段に保存された信号に
対して、ｎ次の線形予測分析行い、ｎ次の予測係数を求
めるｎ次の線形予測分析手段６２と、上記ｎ次の予測係
数に基づいて、フィルタ係数を決定する第２のフィルタ
係数決定手段６２ａと、上記複数のディジタルフィルタ
６３−１と６３−２とを縦続接続する接続手段とを有す
る聴覚重み付けフィルタである。
【００６２】聴覚重み付けフィルタ２１３によって、精
密な聴覚重み付けを行うことができる。
密な聴覚重み付けを行うことができる。
【００６３】図６は、本発明のさらに別の実施例である
音響符号化装置ＡＣ３を示すブロック図である。
音響符号化装置ＡＣ３を示すブロック図である。
【００６４】音響符号化装置ＡＣ３は、請求項６に対応
する実施例であり、音響の入力信号のスペクトル包絡の
モデル化を線形予測分析で行い、上記音響の入力信号と
符号化符号の合成信号との差信号が最小化するように上
記符号化符号を決定し、上記合成信号の合成を行う音響
符号化／復号化装置において、上記音響の入力信号に対
して、ｐ次の線形予測分析を行い、ｐ次の予測係数を求
めるｐ次の線形予測分析手段１２と、上記ｐ次の予測係
数を量子化し、ｐ次の量子化予測係数を作る量子化予測
係数作成手段１３と、上記ｐ次の量子化予測係数に基づ
いて、フィルタ係数を決定する第１のフィルタ係数決定
手段１３ａと、上記音響の入力信号における過去のフレ
ームにおいて、ｐ次の量子化予測係数に基づいてフィル
タ係数が決定された合成フィルタに入力された信号を保
存する信号保存手段１５と、上記信号保存手段に保存さ
れた信号に対して、ｎ次の線形予測分析行い、ｎ次の予
測係数を求めるｎ次の線形予測分析手段４３と、上記ｎ
次の予測係数に基づいて、フィルタ係数を決定する第２
のフィルタ係数決定手段４３ａと、上記複数のディジタ
ルフィルタ４４−１と４４−２とを縦続接続する接続手
段とを有する音響符号化装置である。また、音響符号化
装置ＡＣ３は、音響復号化装置にも適用することができ
る。
する実施例であり、音響の入力信号のスペクトル包絡の
モデル化を線形予測分析で行い、上記音響の入力信号と
符号化符号の合成信号との差信号が最小化するように上
記符号化符号を決定し、上記合成信号の合成を行う音響
符号化／復号化装置において、上記音響の入力信号に対
して、ｐ次の線形予測分析を行い、ｐ次の予測係数を求
めるｐ次の線形予測分析手段１２と、上記ｐ次の予測係
数を量子化し、ｐ次の量子化予測係数を作る量子化予測
係数作成手段１３と、上記ｐ次の量子化予測係数に基づ
いて、フィルタ係数を決定する第１のフィルタ係数決定
手段１３ａと、上記音響の入力信号における過去のフレ
ームにおいて、ｐ次の量子化予測係数に基づいてフィル
タ係数が決定された合成フィルタに入力された信号を保
存する信号保存手段１５と、上記信号保存手段に保存さ
れた信号に対して、ｎ次の線形予測分析行い、ｎ次の予
測係数を求めるｎ次の線形予測分析手段４３と、上記ｎ
次の予測係数に基づいて、フィルタ係数を決定する第２
のフィルタ係数決定手段４３ａと、上記複数のディジタ
ルフィルタ４４−１と４４−２とを縦続接続する接続手
段とを有する音響符号化装置である。また、音響符号化
装置ＡＣ３は、音響復号化装置にも適用することができ
る。
【００６５】音響符号化装置ＡＣ３によれば、スペクト
ルを精密に合成することができるという利点がある。
ルを精密に合成することができるという利点がある。
【００６６】図７は、本発明のさらに別の実施例である
ポストフィルタ３９１を示すブロック図である。ポスト
フィルタ３９１は、従来の音響復号化装置ＡＤ１におけ
るポストフィルタ３９を改良したものであり、請求項７
に対応する実施例である。
ポストフィルタ３９１を示すブロック図である。ポスト
フィルタ３９１は、従来の音響復号化装置ＡＤ１におけ
るポストフィルタ３９を改良したものであり、請求項７
に対応する実施例である。
【００６７】ポストフィルタ３９１は、音響信号の符号
化符号から得られる（合成される）復号化合成信号に対
して、量子化雑音を聴覚的に抑圧する音響復号化装置に
おいて、過去のフレームを含む上記復号化合成信号に対
して、ｍ次の線形予測分析を行い、ｍ次の予測残差信号
を求めるｍ次の線形予測分析手段７１と、上記ＬＰＣ逆
フィルタ７２を通して得られたｍ次の予測残差信号に対
して、ｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の予測係数を求
めるｎ次線形予測手段７３と、上記ｎ次の予測係数に基
づいて、フィルタ係数を決定する第１のフィルタ係数決
定手段７３ａと、上記符号化符号から得られたｎ次の線
形予測係数によってフィルタ係数を決定する第２のフィ
ルタ係数決定手段３２ａと、包絡聴覚重み付けフィルタ
７４−１と、微細構造聴覚重み付けフィルタ７４−２と
を縦続に接続する接続手段とを有する音響復号化装置に
おけるポストフィルタである。
化符号から得られる（合成される）復号化合成信号に対
して、量子化雑音を聴覚的に抑圧する音響復号化装置に
おいて、過去のフレームを含む上記復号化合成信号に対
して、ｍ次の線形予測分析を行い、ｍ次の予測残差信号
を求めるｍ次の線形予測分析手段７１と、上記ＬＰＣ逆
フィルタ７２を通して得られたｍ次の予測残差信号に対
して、ｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の予測係数を求
めるｎ次線形予測手段７３と、上記ｎ次の予測係数に基
づいて、フィルタ係数を決定する第１のフィルタ係数決
定手段７３ａと、上記符号化符号から得られたｎ次の線
形予測係数によってフィルタ係数を決定する第２のフィ
ルタ係数決定手段３２ａと、包絡聴覚重み付けフィルタ
７４−１と、微細構造聴覚重み付けフィルタ７４−２と
を縦続に接続する接続手段とを有する音響復号化装置に
おけるポストフィルタである。
【００６８】ポストフィルタ３９１によれば、聴覚特性
に適したポストフィルタを作ることができる。
に適したポストフィルタを作ることができる。
【００６９】図８は、本発明の別の実施例であるポスト
フィルタ３９２を示すブロック図である。ポストフィル
タ３９２は、従来の音響復号化装置ＡＤ１におけるポス
トフィルタ３９を改良したものであり、請求項８に対応
する実施例である。
フィルタ３９２を示すブロック図である。ポストフィル
タ３９２は、従来の音響復号化装置ＡＤ１におけるポス
トフィルタ３９を改良したものであり、請求項８に対応
する実施例である。
【００７０】ポストフィルタ３９２は、音響信号の符号
化符号から合成された復号化合成信号に対して、量子化
雑音を聴覚的に抑圧する音響復号化装置において、過去
のフレームにおいて、上記入力符号から得られたｐ次の
線形予測係数からフィルタ係数が決定された合成フィル
タに入力された信号を保存する信号保存手段８２と、上
記保存された信号に対して、ｎ次の線形予測分析を行
い、ｎ次の予測係数を求めるｎ次の線形予測手段８３
と、上記ｎ次の予測係数に基づいて、フィルタ係数を決
定する第１のフィルタ係数決定手段８３ａと、現在のフ
レームにおける上記符号化符号から得られたｎ次の線形
予測係数によってフィルタ係数を決定する第２のフィル
タ係数決定手段３２ａと、包絡聴覚重み付けフィルタ８
４−１と、微細構造聴覚重み付けフィルタ８４−２と、
フィルタ８４−１と８４−２とを縦続に接続する接続手
段とを有するポストフィルタである。
化符号から合成された復号化合成信号に対して、量子化
雑音を聴覚的に抑圧する音響復号化装置において、過去
のフレームにおいて、上記入力符号から得られたｐ次の
線形予測係数からフィルタ係数が決定された合成フィル
タに入力された信号を保存する信号保存手段８２と、上
記保存された信号に対して、ｎ次の線形予測分析を行
い、ｎ次の予測係数を求めるｎ次の線形予測手段８３
と、上記ｎ次の予測係数に基づいて、フィルタ係数を決
定する第１のフィルタ係数決定手段８３ａと、現在のフ
レームにおける上記符号化符号から得られたｎ次の線形
予測係数によってフィルタ係数を決定する第２のフィル
タ係数決定手段３２ａと、包絡聴覚重み付けフィルタ８
４−１と、微細構造聴覚重み付けフィルタ８４−２と、
フィルタ８４−１と８４−２とを縦続に接続する接続手
段とを有するポストフィルタである。
【００７１】ポストフィルタ３９２によれば、聴覚特性
に適したポストフィルタを作ることができる。
に適したポストフィルタを作ることができる。
【００７２】
【発明の効果】本発明によれば、合成信号または入力信
号に対して、低次の線形予測分析を行い、その予測残差
信号に対して高次の線形予測分析を行い、これによって
得られた予測係数を用いるディジタルフィルタによっ
て、従来よりも複雑なパワースペクトル特性を表わすこ
とができるという効果を奏することができる。
号に対して、低次の線形予測分析を行い、その予測残差
信号に対して高次の線形予測分析を行い、これによって
得られた予測係数を用いるディジタルフィルタによっ
て、従来よりも複雑なパワースペクトル特性を表わすこ
とができるという効果を奏することができる。
【図１】図１（１）は、本発明の一実施例である音響符
号化装置ＡＣ１を示すブロック図であり、図１（２）
は、本発明の他の実施例である音響符号化装置ＡＣ２を
示すブロック図である。
号化装置ＡＣ１を示すブロック図であり、図１（２）
は、本発明の他の実施例である音響符号化装置ＡＣ２を
示すブロック図である。
【図２】上記実施例における対数パワースペクトル特性
を示す図である。
を示す図である。
【図３】本発明の他の実施例を示すブロック図であり、
従来の音響符号化装置ＡＣ４における聴覚重み付けフィ
ルタ２１を改良した聴覚重み付けフィルタ２１１を示す
ブロック図である。
従来の音響符号化装置ＡＣ４における聴覚重み付けフィ
ルタ２１を改良した聴覚重み付けフィルタ２１１を示す
ブロック図である。
【図４】本発明の別の実施例である聴覚重み付けフィル
タ２１２を示すブロック図であり、聴覚重み付けフィル
タ２１２は、従来の音響符号化装置ＡＣ４における聴覚
重み付けフィルタ２１を改良したフィルタであり、請求
項３に対応する実施例である。
タ２１２を示すブロック図であり、聴覚重み付けフィル
タ２１２は、従来の音響符号化装置ＡＣ４における聴覚
重み付けフィルタ２１を改良したフィルタであり、請求
項３に対応する実施例である。
【図５】本発明の他の実施例である聴覚重み付けフィル
タ２１３を示すブロック図であり、聴覚重み付けフィル
タ２１３は、従来の音響符号化装置ＡＣ４における聴覚
重み付けフィルタ２１を改良したフィルタであり、請求
項４に対応する実施例である。
タ２１３を示すブロック図であり、聴覚重み付けフィル
タ２１３は、従来の音響符号化装置ＡＣ４における聴覚
重み付けフィルタ２１を改良したフィルタであり、請求
項４に対応する実施例である。
【図６】本発明のさらに別の実施例である音響符号化装
置ＡＣ３を示すブロック図である。
置ＡＣ３を示すブロック図である。
【図７】本発明のさらに別の実施例であるポストフィル
タ３９１を示すブロック図である。ポストフィルタ３９
１は、従来の音響復号化装置ＡＤ１におけるポストフィ
ルタ３９を改良したものであり、請求項７に対応する実
施例である。
タ３９１を示すブロック図である。ポストフィルタ３９
１は、従来の音響復号化装置ＡＤ１におけるポストフィ
ルタ３９を改良したものであり、請求項７に対応する実
施例である。
【図８】本発明の別の実施例であるポストフィルタ３９
２を示すブロック図である。ポストフィルタ３９２は、
従来の音響復号化装置ＡＤ１におけるポストフィルタ３
９を改良したものであり、請求項８に対応する実施例で
ある。
２を示すブロック図である。ポストフィルタ３９２は、
従来の音響復号化装置ＡＤ１におけるポストフィルタ３
９を改良したものであり、請求項８に対応する実施例で
ある。
【図９】ＣＥＬＰ方式による従来の音響符号化装置を示
すブロック図であり、図９（１）は、従来の音響符号化
装置ＡＣ４を示すブロック図であり、図９（２）は、従
来の音響符号化装置ＡＣ５を示すブロック図である。
すブロック図であり、図９（１）は、従来の音響符号化
装置ＡＣ４を示すブロック図であり、図９（２）は、従
来の音響符号化装置ＡＣ５を示すブロック図である。
【図１０】ＣＥＬＰ方式による従来の音響復号化装置Ａ
Ｄ１を示すブロック図である。
Ｄ１を示すブロック図である。
ＡＣ１、ＡＣ２、ＡＣ３…音響符号化装置、 １２…ｐ次線形予測分析手段、 １３…量子化手段、 １４…線形予測合成フィルタ、 １５…適応符号帳、 １６…制御手段、 １７、２３…利得付与手段、 １８…加算手段、 １９…減算手段、 ２１…聴覚重み付けフィルタ、 ２２…雑音符号帳、 ４１、５１…ｍ次線形予測分析手段、 ４２、５２…ＬＰＣ逆フィルタ、 ４３、５３…ｎ次線形予測分析手段、 ４４…線形予測合成フィルタ（ｎ次線形予測合成フィル
タとｐ次線形予測合成フィルタ）、 ＡＤ１…音響復号化装置、 ５４…ディジタルフィルタ（包絡聴覚重み付けフィルタ
と微細構造聴覚重み付けフィルタ）。
タとｐ次線形予測合成フィルタ）、 ＡＤ１…音響復号化装置、 ５４…ディジタルフィルタ（包絡聴覚重み付けフィルタ
と微細構造聴覚重み付けフィルタ）。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０３Ｈ 17/02 ６８１ 9274−5Ｊ Ｈ０３Ｈ 17/02 ６８１Ｄ Ｈ０３Ｍ 7/30 9382−5Ｋ Ｈ０３Ｍ 7/30 Ｂ (72)発明者 林 伸二 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内
Claims (8)
- 【請求項１】 入力信号系列に対して、ｐ次の線形予測
分析を行い、ｐ次の予測係数を求めるｐ次線形予測分析
手段と；上記ｐ次の予測係数に基づいて、全極形または
移動平均形ディジタルフィルタのフィルタ係数を決定す
る第１のフィルタ係数決定手段と；入力信号をＬＰＣ逆
フィルタに通して、上記ｐ次の線形予測の予測残差とし
て得られた信号系列について、ｎ次の線形予測を行う手
段と；上記ｎ次の予測係数に基づいて、全極形または移
動平均形ディジタルフィルタのフィルタ係数を決定する
第２のフィルタ係数決定手段と；上記ｐ次の線形予測に
よってフィルタ係数が決定された第１の全極形または移
動平均形ディジタルフィルタと；上記ｎ次の線形予測に
よってフィルタ係数が決定された第２の全極形または移
動平均形ディジタルフィルタと；上記第１のフィルタと
上記第２のフィルタとを縦続接続する接続手段と；を有
することを特徴とするディジタルフィルタ。 - 【請求項２】 音響の入力信号のスペクトル包絡のモデ
ル化を線形予測分析で行い、上記音響の入力信号と符号
化符号の合成信号との差信号が最小化するように上記符
号化符号を決定し、上記差信号に対して聴覚特性に応じ
た重み付けを施す音響符号化装置において、 上記音響の入力信号に対して、ｐ次の線形予測分析を行
い、ｐ次の予測係数を求めるｐ次の線形予測分析手段
と；上記ｐ次の予測係数に基づいて、フィルタ係数を決
定する第１のフィルタ係数決定手段と；上記入力をＬＰ
Ｃ逆フィルタに通して得られたｐ次の線形予測の残差信
号に対して、ｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の予測係
数を求めるｎ次の線形予測分析手段と；上記ｎ次の予測
係数に基づいて、フィルタ係数を決定する第２のフィル
タ係数決定手段と；上記複数のディジタルフィルタを縦
続接続する接続手段と；を有することを特徴とする音響
符号化装置における聴覚重み付けフィルタ。 - 【請求項３】 音響の入力信号のスペクトル包絡のモデ
ル化を線形予測分析で行い、上記音響の入力信号と符号
化符号の合成信号との差信号が最小化するように上記符
号化符号を決定し、上記差信号に対して聴覚特性に応じ
た重み付けを施す音響符号化装置において、 上記音響の入力信号に対して、ｐ次の線形予測分析を行
い、ｐ次の予測係数を求めるｐ次の線形予測分析手段
と；上記ｐ次の予測係数に基づいて、フィルタ係数を決
定する第１のフィルタ係数決定手段と；上記音響の入力
信号における過去のフレームについての合成信号に対し
て、ｍ次の線形予測分析を行い、ｍ次の予測残差信号を
求めるｍ次の線形予測分析手段と；上記ｍ次の予測残差
信号に基づいて、ｎ次の線形予測分析を行い、ｎ次の予
測係数を求めるｎ次の線形予測分析手段と；上記ｎ次の
予測係数に基づいて、フィルタ係数を決定する第２のフ
ィルタ係数決定手段と；上記複数のディジタルフィルタ
を縦続接続する接続手段と；を有することを特徴とする
音響符号化装置における聴覚重み付けフィルタ。 - 【請求項４】 音響の入力信号のスペクトル包絡のモデ
ル化を線形予測分析で行い、上記音響の入力信号と符号
化符号の合成信号との差信号が最小化するように上記符
号化符号を決定し、上記差信号に対して聴覚特性に応じ
た重み付けを施す音響符号化装置において、 上記音響の入力信号に対して、ｐ次の線形予測分析を行
い、ｐ次の予測係数を求めるｐ次の線形予測分析手段
と；上記ｐ次の予測係数に基づいて、フィルタ係数を決
定する第１のフィルタ係数決定手段と；上記音響の入力
信号における過去のフレームにおいて、量子化予測係数
に基づいてフィルタ係数が決定された合成フィルタに入
力された信号を保存する信号保存手段と；上記信号保存
手段に保存された信号に対して、ｎ次の線形予測分析行
い、ｎ次の予測係数を求めるｎ次の線形予測分析手段
と；上記ｎ次の予測係数に基づいて、フィルタ係数を決
定する第２のフィルタ係数決定手段と；上記複数のディ
ジタルフィルタを縦続接続する接続手段と；を有するこ
とを特徴とする音響符号化装置における聴覚重み付けフ
ィルタ。 - 【請求項５】 音響の入力信号のスペクトル包絡のモデ
ル化を線形予測分析で行い、上記音響の入力信号と符号
化符号の合成信号との差信号が最小化するように上記符
号化符号を決定し、上記合成信号の合成を行う音響符号
化／復号化装置において、 上記音響の入力信号に対して、ｐ次の線形予測分析を行
い、ｐ次の予測係数を求めるｐ次の線形予測分析手段
と；上記ｐ次の予測係数を量子化し、ｐ次の量子化予測
係数を作る量子化予測係数作成手段と；上記ｐ次の量子
化予測係数に基づいて、フィルタ係数を決定する第１の
フィルタ係数決定手段と；過去のフレームにおける合成
信号に対して、ｍ次の線形予測分析を行い、ｍ次の予測
残差信号を求めるｍ次の線形予測分析手段と；上記ｍ次
の予測残差信号に対して、ｎ次の線形予測分析を行い、
ｎ次の予測係数を求めるｎ次の線形予測分析手段と；上
記ｎ次の予測係数に基づいて、フィルタ係数を決定する
第２のフィルタ係数決定手段と；上記複数のディジタル
フィルタを縦続接続する接続手段と；を有することを特
徴とする音響符号化／復号化装置。 - 【請求項６】 音響の入力信号のスペクトル包絡のモデ
ル化を線形予測分析で行い、上記音響の入力信号と符号
化符号の合成信号との差信号が最小化するように上記符
号化符号を決定し、上記合成信号の合成を行う音響符号
化／復号化装置において、 上記音響の入力信号に対して、ｐ次の線形予測分析を行
い、ｐ次の予測係数を求めるｐ次の線形予測分析手段
と；上記ｐ次の予測係数を量子化し、ｐ次の量子化予測
係数を作る量子化予測係数作成手段と；上記ｐ次の量子
化予測係数に基づいて、フィルタ係数を決定する第１の
フィルタ係数決定手段と；上記音響の入力信号における
過去のフレームにおいて、ｐ次の量子化予測係数に基づ
いてフィルタ係数が決定された合成フィルタに入力され
た信号を保存する信号保存手段と；上記信号保存手段に
保存された信号に対して、ｎ次の線形予測分析行い、ｎ
次の予測係数を求めるｎ次の線形予測分析手段と；上記
ｎ次の予測係数に基づいて、フィルタ係数を決定する第
２のフィルタ係数決定手段と；上記複数のディジタルフ
ィルタを縦続接続する接続手段と；を有することを特徴
とする音響符号化／復号化装置。 - 【請求項７】 音響信号の符号化符号から得られる復号
化合成信号に対して、量子化雑音を聴覚的に抑圧する音
響復号化装置において、 過去のフレームを含む上記復号化合成信号に対して、ｍ
次の線形予測分析を行い、ｍ次の予測残差信号を求める
ｍ次の線形予測分析手段と；ＬＰＣ逆フィルタを通して
得られたｍ次の予測残差信号に対して、ｎ次の線形予測
分析を行い、ｎ次の予測係数を求めるｎ次線形予測手段
と；上記ｎ次の予測係数に基づいて、フィルタ係数を決
定する第１のフィルタ係数決定手段と；上記符号化符号
から得られたｎ次の線形予測係数によってフィルタ係数
を決定する第２のフィルタ係数決定手段と；包絡聴覚重
み付けフィルタと；微細構造聴覚重み付けフィルタと；
上記包絡聴覚重み付けフィルタと微細構造聴覚重み付け
フィルタとを縦続に接続する接続手段と；を有すること
を特徴とする音響復号化装置におけるポストフィルタ。 - 【請求項８】 音響信号の符号化符号から合成された復
号化合成信号に対して、量子化雑音を聴覚的に抑圧する
音響復号化装置において、 過去のフレームにおいて、上記入力符号から得られたｐ
次の線形予測係数からフィルタ係数が決定された合成フ
ィルタに入力された信号を保存する信号保存手段と；上
記保存された信号に対して、ｎ次の線形予測分析を行
い、ｎ次の予測係数を求めるｎ次の線形予測手段と；上
記ｎ次の予測係数に基づいて、フィルタ係数を決定する
第１のフィルタ係数決定手段と；現在のフレームにおけ
る上記符号化符号から得られたｎ次の線形予測係数によ
ってフィルタ係数を決定する第２のフィルタ係数決定手
段と；包絡聴覚重み付けフィルタと；微細構造聴覚重み
付けフィルタと；上記包絡聴覚重み付けフィルタと上記
微細構造聴覚重み付けフィルタとを縦続に接続する接続
手段と；を有することを特徴とする音響復号化装置にお
けるポストフィルタ。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09604096A JP3248668B2 (ja) | 1996-03-25 | 1996-03-25 | ディジタルフィルタおよび音響符号化／復号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP09604096A JP3248668B2 (ja) | 1996-03-25 | 1996-03-25 | ディジタルフィルタおよび音響符号化／復号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09258795A true JPH09258795A (ja) | 1997-10-03 |
| JP3248668B2 JP3248668B2 (ja) | 2002-01-21 |
Family
ID=14154388
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP09604096A Expired - Fee Related JP3248668B2 (ja) | 1996-03-25 | 1996-03-25 | ディジタルフィルタおよび音響符号化／復号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3248668B2 (ja) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0998166A1 (fr) * | 1998-10-30 | 2000-05-03 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Dispositif de traitement audio récepteur et procédé pour filtrer un signal utile et le restituer en présence de bruit ambiant |
| EP1052622A3 (en) * | 1999-05-11 | 2001-12-05 | Nippon Telegraph and Telephone Corporation | Selection of a synthesis filter for CELP type wideband audio coding |
| WO2002013183A1 (en) * | 2000-08-09 | 2002-02-14 | Sony Corporation | Voice data processing device and processing method |
| JP2002062899A (ja) * | 2000-08-23 | 2002-02-28 | Sony Corp | データ処理装置およびデータ処理方法、学習装置および学習方法、並びに記録媒体 |
| JP2002149175A (ja) * | 2000-11-14 | 2002-05-24 | Sony Corp | 音声処理装置および音声処理方法、学習装置および学習方法、並びに記録媒体 |
| JP2004517348A (ja) * | 2000-10-17 | 2004-06-10 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | 非音声のスピーチの高性能の低ビット速度コード化方法および装置 |
| US6859775B2 (en) | 2001-03-06 | 2005-02-22 | Ntt Docomo, Inc. | Joint optimization of excitation and model parameters in parametric speech coders |
| US7283961B2 (en) | 2000-08-09 | 2007-10-16 | Sony Corporation | High-quality speech synthesis device and method by classification and prediction processing of synthesized sound |
| JP2009508146A (ja) * | 2005-05-31 | 2009-02-26 | マイクロソフト コーポレーション | オーディオコーデックポストフィルタ |
| JP2009210645A (ja) * | 2008-02-29 | 2009-09-17 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 符号化装置、復号化装置、符号化方法、復号化方法、プログラム、記録媒体 |
| US8027242B2 (en) | 2005-10-21 | 2011-09-27 | Qualcomm Incorporated | Signal coding and decoding based on spectral dynamics |
| US8392176B2 (en) | 2006-04-10 | 2013-03-05 | Qualcomm Incorporated | Processing of excitation in audio coding and decoding |
| US8428957B2 (en) | 2007-08-24 | 2013-04-23 | Qualcomm Incorporated | Spectral noise shaping in audio coding based on spectral dynamics in frequency sub-bands |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62111299A (ja) * | 1985-11-08 | 1987-05-22 | 松下電器産業株式会社 | 音声信号特徴抽出回路 |
| JPH02157800A (ja) * | 1988-12-09 | 1990-06-18 | Oki Electric Ind Co Ltd | 特徴抽出方式 |
| JPH0477799A (ja) * | 1990-07-19 | 1992-03-11 | Oki Electric Ind Co Ltd | ピッチ信号の特徴量抽出方法 |
| JPH05257498A (ja) * | 1992-03-11 | 1993-10-08 | Mitsubishi Electric Corp | 音声符号化方式 |
| JPH06250697A (ja) * | 1993-02-26 | 1994-09-09 | Fujitsu Ltd | 音声符号化方法及び音声符号化装置並びに音声復号化方法及び音声復号化装置 |
| JPH09297597A (ja) * | 1996-03-06 | 1997-11-18 | Fujitsu Ltd | 高能率音声伝送方法及び高能率音声伝送装置 |
-
1996
- 1996-03-25 JP JP09604096A patent/JP3248668B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62111299A (ja) * | 1985-11-08 | 1987-05-22 | 松下電器産業株式会社 | 音声信号特徴抽出回路 |
| JPH02157800A (ja) * | 1988-12-09 | 1990-06-18 | Oki Electric Ind Co Ltd | 特徴抽出方式 |
| JPH0477799A (ja) * | 1990-07-19 | 1992-03-11 | Oki Electric Ind Co Ltd | ピッチ信号の特徴量抽出方法 |
| JPH05257498A (ja) * | 1992-03-11 | 1993-10-08 | Mitsubishi Electric Corp | 音声符号化方式 |
| JPH06250697A (ja) * | 1993-02-26 | 1994-09-09 | Fujitsu Ltd | 音声符号化方法及び音声符号化装置並びに音声復号化方法及び音声復号化装置 |
| JPH09297597A (ja) * | 1996-03-06 | 1997-11-18 | Fujitsu Ltd | 高能率音声伝送方法及び高能率音声伝送装置 |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0998166A1 (fr) * | 1998-10-30 | 2000-05-03 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Dispositif de traitement audio récepteur et procédé pour filtrer un signal utile et le restituer en présence de bruit ambiant |
| US6810381B1 (en) | 1999-05-11 | 2004-10-26 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Audio coding and decoding methods and apparatuses and recording medium having recorded thereon programs for implementing them |
| EP1052622A3 (en) * | 1999-05-11 | 2001-12-05 | Nippon Telegraph and Telephone Corporation | Selection of a synthesis filter for CELP type wideband audio coding |
| WO2002013183A1 (en) * | 2000-08-09 | 2002-02-14 | Sony Corporation | Voice data processing device and processing method |
| US7912711B2 (en) | 2000-08-09 | 2011-03-22 | Sony Corporation | Method and apparatus for speech data |
| US7283961B2 (en) | 2000-08-09 | 2007-10-16 | Sony Corporation | High-quality speech synthesis device and method by classification and prediction processing of synthesized sound |
| JP2002062899A (ja) * | 2000-08-23 | 2002-02-28 | Sony Corp | データ処理装置およびデータ処理方法、学習装置および学習方法、並びに記録媒体 |
| JP2004517348A (ja) * | 2000-10-17 | 2004-06-10 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | 非音声のスピーチの高性能の低ビット速度コード化方法および装置 |
| JP2002149175A (ja) * | 2000-11-14 | 2002-05-24 | Sony Corp | 音声処理装置および音声処理方法、学習装置および学習方法、並びに記録媒体 |
| US6859775B2 (en) | 2001-03-06 | 2005-02-22 | Ntt Docomo, Inc. | Joint optimization of excitation and model parameters in parametric speech coders |
| JP2009508146A (ja) * | 2005-05-31 | 2009-02-26 | マイクロソフト コーポレーション | オーディオコーデックポストフィルタ |
| US8027242B2 (en) | 2005-10-21 | 2011-09-27 | Qualcomm Incorporated | Signal coding and decoding based on spectral dynamics |
| US8392176B2 (en) | 2006-04-10 | 2013-03-05 | Qualcomm Incorporated | Processing of excitation in audio coding and decoding |
| US8428957B2 (en) | 2007-08-24 | 2013-04-23 | Qualcomm Incorporated | Spectral noise shaping in audio coding based on spectral dynamics in frequency sub-bands |
| JP2009210645A (ja) * | 2008-02-29 | 2009-09-17 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 符号化装置、復号化装置、符号化方法、復号化方法、プログラム、記録媒体 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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