JPH09281998A - 音声符号化装置 - Google Patents
音声符号化装置Info
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- JPH09281998A JPH09281998A JP8095412A JP9541296A JPH09281998A JP H09281998 A JPH09281998 A JP H09281998A JP 8095412 A JP8095412 A JP 8095412A JP 9541296 A JP9541296 A JP 9541296A JP H09281998 A JPH09281998 A JP H09281998A
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- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
- G10L19/08—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters
- G10L19/10—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters the excitation function being a multipulse excitation
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L2019/0001—Codebooks
- G10L2019/0004—Design or structure of the codebook
- G10L2019/0005—Multi-stage vector quantisation
-
- G—PHYSICS
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 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。 【解決手段】 音声符号化装置の音源量子化部３６０に
おいて、Ｍ個のパルスの組合せで音源信号を表し、前記
パルスをＭよりも小さい個数Ｌずつに分割する分割部
と、前記スペクトルパラメータを用いてパルスの振幅を
前記個数Ｌずつまとめて量子化する際に、隣接グループ
での量子化候補出力値による評価値と当該グループでの
量子化値による評価値を加算して歪みを評価し少なくと
も一つの量子化候補を選択し、音源信号を量子化するこ
とを特徴とする。
声符号化装置の提供。 【解決手段】 音声符号化装置の音源量子化部３６０に
おいて、Ｍ個のパルスの組合せで音源信号を表し、前記
パルスをＭよりも小さい個数Ｌずつに分割する分割部
と、前記スペクトルパラメータを用いてパルスの振幅を
前記個数Ｌずつまとめて量子化する際に、隣接グループ
での量子化候補出力値による評価値と当該グループでの
量子化値による評価値を加算して歪みを評価し少なくと
も一つの量子化候補を選択し、音源信号を量子化するこ
とを特徴とする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】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。
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。
【０００２】
【従来の技術】音声信号を高能率に符号化する方式とし
ては、例えば、Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ ａｎｄ Ｂ．
Ａｔａｌ氏による“Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎ
ｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ： Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉ
ｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ
ｒａｔｅｓ”（Ｐｒｏｃ．；ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．９３
７−９４０，１９８５年）と題した論文（文献１）や、
Ｋｌｅｉｊｎ氏らによる“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅ
ｃｈ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ＳＥ
ＬＰ”（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
ｅａｒＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅ 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）
から最適な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、選択した雑音信号により
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。
ては、例えば、Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ ａｎｄ Ｂ．
Ａｔａｌ氏による“Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎ
ｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ： Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉ
ｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ
ｒａｔｅｓ”（Ｐｒｏｃ．；ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．９３
７−９４０，１９８５年）と題した論文（文献１）や、
Ｋｌｅｉｊｎ氏らによる“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅ
ｃｈ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ＳＥ
ＬＰ”（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
ｅａｒＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅ 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）
から最適な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、選択した雑音信号により
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、音源
コードブックから最適な音源コードベクトルを選択する
のに多大な演算量を要するという問題があった。これ
は、文献１や２の方法では、音源コードベクトルを選択
するのに、各コードベクトルに対して一旦フィルタリン
グもしくは畳み込み演算を行ない、この演算をコードブ
ックに格納されているコードベクトルの個数だけ繰り返
すことに起因する。例えば、コードブックのビット数が
Ｂビットで、次元数がＮのときは、フィルタリングある
いは畳み込み演算のときのフィルタあるいはインパルス
応答長をＫとすると、演算量は１秒当たり、Ｎ×Ｋ×２
B ×８０００／Ｎだけ必要となる。一例として、Ｂ＝１
０、Ｎ＝４０、Ｋ＝１０とすると、１秒当たり８１，９
２０，０００回の演算が必要となり、極めて膨大である
という問題点があった。
コードブックから最適な音源コードベクトルを選択する
のに多大な演算量を要するという問題があった。これ
は、文献１や２の方法では、音源コードベクトルを選択
するのに、各コードベクトルに対して一旦フィルタリン
グもしくは畳み込み演算を行ない、この演算をコードブ
ックに格納されているコードベクトルの個数だけ繰り返
すことに起因する。例えば、コードブックのビット数が
Ｂビットで、次元数がＮのときは、フィルタリングある
いは畳み込み演算のときのフィルタあるいはインパルス
応答長をＫとすると、演算量は１秒当たり、Ｎ×Ｋ×２
B ×８０００／Ｎだけ必要となる。一例として、Ｂ＝１
０、Ｎ＝４０、Ｋ＝１０とすると、１秒当たり８１，９
２０，０００回の演算が必要となり、極めて膨大である
という問題点があった。
【０００４】音源コードブック探索に必要な演算量を低
減する方法として、種々のものが提案されている。例え
ば、ＡＣＥＬＰ（Ａｒｇｅｂｒａｉｃ Ｃｏｄｅ Ｅｘ
ｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）方
式が提案されている。これは、例えば、Ｃ．Ｌａｆｌａ
ｍｍｅらによる“１６ ｋｂｐｓ ｗｉｄｅｂａｎｄｓ
ｐｅｅｃｈ ｃｏｄｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｂａ
ｓｅｄ ｏｎ ａｌｇｅｂｒａｉｃ ＣＥＬＰ”と題し
た論文（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．１３−１６，
１９９１）（文献３）等を参照することができる。文献
３の方法によれば、音源信号を複数個のパルスで表し、
各パルスの位置をあらかじめ定められたビット数で表し
伝送する。ここで、各パルスの振幅は＋１．０もしくは
−１．０に限定されているため、パルス探索の演算量を
大幅に低減化できる。
減する方法として、種々のものが提案されている。例え
ば、ＡＣＥＬＰ（Ａｒｇｅｂｒａｉｃ Ｃｏｄｅ Ｅｘ
ｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）方
式が提案されている。これは、例えば、Ｃ．Ｌａｆｌａ
ｍｍｅらによる“１６ ｋｂｐｓ ｗｉｄｅｂａｎｄｓ
ｐｅｅｃｈ ｃｏｄｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｂａ
ｓｅｄ ｏｎ ａｌｇｅｂｒａｉｃ ＣＥＬＰ”と題し
た論文（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．１３−１６，
１９９１）（文献３）等を参照することができる。文献
３の方法によれば、音源信号を複数個のパルスで表し、
各パルスの位置をあらかじめ定められたビット数で表し
伝送する。ここで、各パルスの振幅は＋１．０もしくは
−１．０に限定されているため、パルス探索の演算量を
大幅に低減化できる。
【０００５】文献３の従来法では、演算量を大幅に低減
化することが可能となるが、音質も充分ではないという
問題点があった。この理由としては、各パルスが正負の
極性のみしか有しておらず、絶対値振幅はパルスの位置
によらず常に１．０であるため、振幅を極めて粗く量子
化したことになり、このために音質が劣化していた。
化することが可能となるが、音質も充分ではないという
問題点があった。この理由としては、各パルスが正負の
極性のみしか有しておらず、絶対値振幅はパルスの位置
によらず常に１．０であるため、振幅を極めて粗く量子
化したことになり、このために音質が劣化していた。
【０００６】本発明の目的は、上述の問題を解決し、ビ
ットレートが低い場合にも、比較的少ない演算量で音質
の劣化の少ない音声符号化方式を提供することにある。
ットレートが低い場合にも、比較的少ない演算量で音質
の劣化の少ない音声符号化方式を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、入力し
た音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化す
るスペクトルパラメータ計算部と、前記音声信号の音源
信号が個数Ｍの非零のパルスから構成され、前記パルス
をＭよりも小さい個数ずつのグループに分割する分割部
と、前記スペクトルパラメータを用いてパルスの振幅を
前記個数ずつまとめて量子化する際に、隣接グループで
の量子化候補出力値による評価値と当該グループでの量
子化値による評価値を加算して歪みを評価し少なくとも
一つの量子化候補を選択し出力する音源量子化部とを有
する音声符号化装置が得られる。
た音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化す
るスペクトルパラメータ計算部と、前記音声信号の音源
信号が個数Ｍの非零のパルスから構成され、前記パルス
をＭよりも小さい個数ずつのグループに分割する分割部
と、前記スペクトルパラメータを用いてパルスの振幅を
前記個数ずつまとめて量子化する際に、隣接グループで
の量子化候補出力値による評価値と当該グループでの量
子化値による評価値を加算して歪みを評価し少なくとも
一つの量子化候補を選択し出力する音源量子化部とを有
する音声符号化装置が得られる。
【０００８】本発明によれば、入力した音声信号からス
ペクトルパラメータを求めて量子化するスペクトルパラ
メータ計算部と、音源が個数Ｍの非零のパルスから構成
され、前記パルスの振幅をＭよりも小さい個数ずつのグ
ループに分割し前記個数ずつまとめて量子化するコード
ブックを有し、前記パルスの位置を複数セット計算し、
前記複数セットの位置の各々に対し、前記スペクトルパ
ラメータを用いてパルスの振幅を前記個数ずつまとめて
量子化する際に、隣接グループでの量子化候補出力値に
よる評価値と当該グループでの量子化値による評価値を
加算して歪みを評価し少なくとも一つの量子化候補を選
択し、位置のセットとコードベクトルの組合せを選択す
ることにより音源信号を量子化する音源量子化部を有す
る音声符号化装置が得られる。
ペクトルパラメータを求めて量子化するスペクトルパラ
メータ計算部と、音源が個数Ｍの非零のパルスから構成
され、前記パルスの振幅をＭよりも小さい個数ずつのグ
ループに分割し前記個数ずつまとめて量子化するコード
ブックを有し、前記パルスの位置を複数セット計算し、
前記複数セットの位置の各々に対し、前記スペクトルパ
ラメータを用いてパルスの振幅を前記個数ずつまとめて
量子化する際に、隣接グループでの量子化候補出力値に
よる評価値と当該グループでの量子化値による評価値を
加算して歪みを評価し少なくとも一つの量子化候補を選
択し、位置のセットとコードベクトルの組合せを選択す
ることにより音源信号を量子化する音源量子化部を有す
る音声符号化装置が得られる。
【０００９】本発明によれば、入力した音声信号から一
定時間毎にスペクトルパラメータを求めて量子化するス
ペクトルパラメータ計算部と、前記音声信号から特徴量
を抽出してモードを判別するモード判別部と、あらかじ
め定められたモードの場合に、前記音声信号の音源が個
数Ｍの非零のパルスから構成され、前記パルスの振幅を
Ｍよりも小さい個数ずつのグループに分割し前記個数ず
つまとめて量子化するコードブックを有し、前記パルス
の位置を複数セット計算し、前記複数セットの位置に対
し、前記スペクトルパラメータを用いてパルスの振幅を
前記個数Ｌずつまとめて量子化する際に、隣接グループ
での量子化候補出力値による評価値と当該グループでの
量子化値による評価値を加算して歪みを評価し少なくと
も一つの量子化候補を選択し、位置のセットとコードベ
クトルの組合せを選択することにより音源信号を量子化
する音源量子化部を有する音声符号化装置が得られる。
定時間毎にスペクトルパラメータを求めて量子化するス
ペクトルパラメータ計算部と、前記音声信号から特徴量
を抽出してモードを判別するモード判別部と、あらかじ
め定められたモードの場合に、前記音声信号の音源が個
数Ｍの非零のパルスから構成され、前記パルスの振幅を
Ｍよりも小さい個数ずつのグループに分割し前記個数ず
つまとめて量子化するコードブックを有し、前記パルス
の位置を複数セット計算し、前記複数セットの位置に対
し、前記スペクトルパラメータを用いてパルスの振幅を
前記個数Ｌずつまとめて量子化する際に、隣接グループ
での量子化候補出力値による評価値と当該グループでの
量子化値による評価値を加算して歪みを評価し少なくと
も一つの量子化候補を選択し、位置のセットとコードベ
クトルの組合せを選択することにより音源信号を量子化
する音源量子化部を有する音声符号化装置が得られる。
【００１０】第１の発明では、音源がＭ個の振幅が非零
のパルスから構成される。音源量子化部において、Ｍ個
のパルスをＬ（Ｌ＜Ｍ）個ずつのグループに分割し、各
グループにおいて、パルスの振幅をＬ個ずつまとめて量
子化する。
のパルスから構成される。音源量子化部において、Ｍ個
のパルスをＬ（Ｌ＜Ｍ）個ずつのグループに分割し、各
グループにおいて、パルスの振幅をＬ個ずつまとめて量
子化する。
【００１１】一定時間毎に、音源として、Ｍ個のパルス
を立てる。時間長はＮサンプルとする。ｉ番目のパルス
の振幅、位置をそれぞれ、ｇi 、ｍi とする。このと
き、音源信号は下式のように表せる。
を立てる。時間長はＮサンプルとする。ｉ番目のパルス
の振幅、位置をそれぞれ、ｇi 、ｍi とする。このと
き、音源信号は下式のように表せる。
【００１２】
【数１】
【００１３】以下では、パルスの振幅を振幅コードブッ
クを用いて量子化するものとする。振幅コードブックに
格納されているｋ番目のコードベクトルをｇ′ikとし、
パルスの振幅をＬ個ずつ量子化するとすれば、音源は
クを用いて量子化するものとする。振幅コードブックに
格納されているｋ番目のコードベクトルをｇ′ikとし、
パルスの振幅をＬ個ずつ量子化するとすれば、音源は
【００１４】
【数２】
【００１５】と表せる。ここで、Ｂは、振幅コードブッ
クのビット数である。
クのビット数である。
【００１６】このとき、式（２）を用いて再生した信号
と入力音声信号との歪みは、次式で表せる。
と入力音声信号との歪みは、次式で表せる。
【００１７】
【数３】
【００１８】ここで、ｘw （ｎ）、ｈw （ｎ）、Ｇはそ
れぞれ、後述の実施例で述べる聴感重み付け音声信号、
聴感重み付けインパルス応答、音源のゲインである。
れぞれ、後述の実施例で述べる聴感重み付け音声信号、
聴感重み付けインパルス応答、音源のゲインである。
【００１９】式（３）を最小化するには、Ｌ個ずつのパ
ルスのグループについて、上式を最小化するｋ番目のコ
ードベクトルと位置ｍi の組合せを求めれば良い。この
ときに、隣接グループでの量子化候補出力値による評価
値と当該グループでの量子化値による評価値を加算して
歪みを評価し、少なくとも一つの量子化候補を選択し出
力する。
ルスのグループについて、上式を最小化するｋ番目のコ
ードベクトルと位置ｍi の組合せを求めれば良い。この
ときに、隣接グループでの量子化候補出力値による評価
値と当該グループでの量子化値による評価値を加算して
歪みを評価し、少なくとも一つの量子化候補を選択し出
力する。
【００２０】第２の発明では、パルスの位置を複数セッ
ト出力し、複数セットの位置の候補の各々に対して、第
１の発明と同一の処理を行ない、パルスの振幅をＬ個ず
つまとめて量子化し、最終的に、位置と振幅コードベク
トルの最適な組合せを選択する。
ト出力し、複数セットの位置の候補の各々に対して、第
１の発明と同一の処理を行ない、パルスの振幅をＬ個ず
つまとめて量子化し、最終的に、位置と振幅コードベク
トルの最適な組合せを選択する。
【００２１】第３の発明では、音声信号から特徴量を抽
出してモードを判別する。あらかじめ定められたモード
では、音源信号は、個数Ｍの非零のパルスから構成さ
れ、さらに、第２の発明と同様に、複数セットの位置の
候補の各々に対して、第１の発明と同一の処理を行な
い、パルスの振幅をＬ個ずつまとめて量子化し、最終的
に、位置と振幅コードベクトルの最適な組合せを選択す
る。
出してモードを判別する。あらかじめ定められたモード
では、音源信号は、個数Ｍの非零のパルスから構成さ
れ、さらに、第２の発明と同様に、複数セットの位置の
候補の各々に対して、第１の発明と同一の処理を行な
い、パルスの振幅をＬ個ずつまとめて量子化し、最終的
に、位置と振幅コードベクトルの最適な組合せを選択す
る。
【００２２】
【発明の実施の形態】図１は本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。
置の一実施例を示すブロック図である。
【００２３】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１０ｍｓ）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５ｍｓ）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１０ｍｓ）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５ｍｓ）に分割する。
【００２４】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あらか
じめ定められた次数（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４）等に記載されているので説明は略す
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，…，１
０）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５）を参照することができる。例えば、第２サブ
フレームでＢｕｒｇ法により求めた線形予測係数を、Ｌ
ＳＰパラメータに変換し、第１サブフレームのＬＳＰを
直線補間により求めて、第１サブフレームのＬＳＰを逆
変換して線形予測係数に戻し、第１，２サブフレームの
線形予測係数αil（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝１，…，
２）を聴感重み付け回路２３０に出力する。また、第２
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あらか
じめ定められた次数（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４）等に記載されているので説明は略す
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，…，１
０）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５）を参照することができる。例えば、第２サブ
フレームでＢｕｒｇ法により求めた線形予測係数を、Ｌ
ＳＰパラメータに変換し、第１サブフレームのＬＳＰを
直線補間により求めて、第１サブフレームのＬＳＰを逆
変換して線形予測係数に戻し、第１，２サブフレームの
線形予測係数αil（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝１，…，
２）を聴感重み付け回路２３０に出力する。また、第２
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。
【００２５】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し、下式の歪みを最小化する量子
化値を出力する。
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し、下式の歪みを最小化する量子
化値を出力する。
【００２６】
【数４】
【００２７】ここで、ＬＳＰ（ｉ），ＱＬＳＰ
（ｉ）j ，Ｗ（ｉ）はそれぞれ、量子化前のｉ次目のＬ
ＳＰ、量子化後のｊ番目の結果、重み係数である。
（ｉ）j ，Ｗ（ｉ）はそれぞれ、量子化前のｉ次目のＬ
ＳＰ、量子化後のｊ番目の結果、重み係数である。
【００２８】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２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。
具体的な方法を例えば、特開平４−１７１５００公報
（特願平２−２９７６００号）（文献６）や特開平４−
３６３０００号公報（特願平３−２６１９２５号）（文
献７）や、特開平５−６１９９号公報（特願平３−１５
５０４９号）（文献８）や、Ｔ．Ｎｏｍｕｒａｅｔ ａ
ｌ．，による“ＬＳＰ Ｃｏｄｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｖ
ＱＳＶＱ Ｗｉｔｈ Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｉ
ｎ ４．０７５ ｋｂｐｓ Ｍ−ＬＣＥＬＰ Ｓｐｅｅ
ｃｈ Ｃｏｄｅｒ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．Ｍｏｂｉ
ｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉ
ｏｎｓ，ｐｐ．Ｂ．２．５，１９９３）（文献９）等を
参照できるのでここでは説明は略する。
化を用いるものとし、第２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。
具体的な方法を例えば、特開平４−１７１５００公報
（特願平２−２９７６００号）（文献６）や特開平４−
３６３０００号公報（特願平３−２６１９２５号）（文
献７）や、特開平５−６１９９号公報（特願平３−１５
５０４９号）（文献８）や、Ｔ．Ｎｏｍｕｒａｅｔ ａ
ｌ．，による“ＬＳＰ Ｃｏｄｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｖ
ＱＳＶＱ Ｗｉｔｈ Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｉ
ｎ ４．０７５ ｋｂｐｓ Ｍ−ＬＣＥＬＰ Ｓｐｅｅ
ｃｈ Ｃｏｄｅｒ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．Ｍｏｂｉ
ｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉ
ｏｎｓ，ｐｐ．Ｂ．２．５，１９９３）（文献９）等を
参照できるのでここでは説明は略する。
【００２９】また、スペクトルパラメータ量子化回路２
１０では、第２サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータをもとに、第１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２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２サ
ブフレームの量子化ＬＳＰを直線補間して、第１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サブ
フレームのＬＳＰを復元できる。
１０では、第２サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータをもとに、第１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２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２サ
ブフレームの量子化ＬＳＰを直線補間して、第１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サブ
フレームのＬＳＰを復元できる。
【００３０】以上により復元した第１サブフレームのＬ
ＳＰと第２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，
…，２）に変換し、インパルス応答計算回路３１０へ出
力する。また、第２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４００に
出力する。
ＳＰと第２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，
…，２）に変換し、インパルス応答計算回路３１０へ出
力する。また、第２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４００に
出力する。
【００３１】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αi （ｉ＝１，…，Ｐ）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ない、聴感重み付け信号を出力す
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αi （ｉ＝１，…，Ｐ）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ない、聴感重み付け信号を出力す
る。
【００３２】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αi 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′i 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、入力信号を零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αi 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′i 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、入力信号を零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。
【００３３】
【数５】
【００３４】但し、ｎ−ｉ≦０のときは ｙ（ｎ−ｉ）＝ｐ（Ｎ＋（ｎ−ｉ）） （６） ｘz （ｎ−ｉ）＝ｓw （Ｎ＋（ｎ−ｉ）） （７） ここでＮはサブフレーム長を示す。τは、聴感重み付け
量を制御する重み係数であり、下記の式（１５）と同一
の値である。ｓw （ｎ）、ｐ（ｎ）は、それぞれ、重み
付け信号計算回路の出力信号、後述の式（１５）におけ
る右辺第１項のフィルタの分母の項の出力信号をそれぞ
れ示す。
量を制御する重み係数であり、下記の式（１５）と同一
の値である。ｓw （ｎ）、ｐ（ｎ）は、それぞれ、重み
付け信号計算回路の出力信号、後述の式（１５）におけ
る右辺第１項のフィルタの分母の項の出力信号をそれぞ
れ示す。
【００３５】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３００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３００へ出力する。
【００３６】 ｘ′w （ｎ）＝ｘw （ｎ）−ｘz （ｎ） （８） インパルス応答計算回路３１０は、ｚ変換が下式で表さ
れる聴感重み付けフィルタのインパルス応答ｈw （ｎ）
をあらかじめ定められた点数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。
れる聴感重み付けフィルタのインパルス応答ｈw （ｎ）
をあらかじめ定められた点数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。
【００３７】
【数６】
【００３８】適応コードブック回路３００では、重み付
け信号計算回路３６０から過去の音源信号ｖ（ｎ）を、
減算器２３５から出力信号ｘ′w （ｎ）を、インパルス
応答計算回路３１０から聴感重み付けインパルス応答ｈ
w （ｎ）を入力する。ピッチに対応する遅延Ｔを下式の
歪みを最小化するように求め、遅延を表すインデクスを
マルチプレクサ４００に出力する。
け信号計算回路３６０から過去の音源信号ｖ（ｎ）を、
減算器２３５から出力信号ｘ′w （ｎ）を、インパルス
応答計算回路３１０から聴感重み付けインパルス応答ｈ
w （ｎ）を入力する。ピッチに対応する遅延Ｔを下式の
歪みを最小化するように求め、遅延を表すインデクスを
マルチプレクサ４００に出力する。
【００３９】
【数７】
【００４０】ここで、 ｙw （ｎ−Ｔ）＝ｖ（ｎ−Ｔ）＊ｈw （ｎ） （１１） であり、記号＊は畳み込み演算を表す。
【００４１】ゲインβを下式に従い求める。
【００４２】
【数８】
【００４３】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 ｔｅｍ
ｐｏｒａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ”と題した論文（Ｐ
ｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．６６１−６６４，１９９
０年）（文献１０）等を参照することができる。
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 ｔｅｍ
ｐｏｒａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ”と題した論文（Ｐ
ｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．６６１−６６４，１９９
０年）（文献１０）等を参照することができる。
【００４４】さらに、適応コードブック回路３００では
下式に従いピッチ予測を行ない、予測残差信号ｚ
w （ｎ）を音源量子化回路３５０へ出力する。
下式に従いピッチ予測を行ない、予測残差信号ｚ
w （ｎ）を音源量子化回路３５０へ出力する。
【００４５】 ｚw （ｎ）＝ｘ′w （ｎ）−βｖ（ｎ−Ｔ）＊ｈw （ｎ） （１３） 音源量子化回路３５０では、作用で述べたように、Ｍ個
のパルスをたてるとする。
のパルスをたてるとする。
【００４６】以下では、パルスの振幅をＬパルス分（Ｌ
＜Ｍ）まとめて量子化するための、Ｂビットの振幅コー
ドブックを有しているものとして説明する。この振幅コ
ードブックは３５１に格納されている。
＜Ｍ）まとめて量子化するための、Ｂビットの振幅コー
ドブックを有しているものとして説明する。この振幅コ
ードブックは３５１に格納されている。
【００４７】音源量子化回路３５０の構成を示すブロッ
ク図を図２に示す。
ク図を図２に示す。
【００４８】図２において、相関計算回路８１０は、端
子８０１，８０２からそれぞれ、ｚw （ｎ），ｈ
w （ｎ）を入力し、下式に従い、２種の相関係数ｄ
（ｎ），φを計算し、位置計算回路８００、振幅量子化
回路８３０1 〜８３０Q に出力する。
子８０１，８０２からそれぞれ、ｚw （ｎ），ｈ
w （ｎ）を入力し、下式に従い、２種の相関係数ｄ
（ｎ），φを計算し、位置計算回路８００、振幅量子化
回路８３０1 〜８３０Q に出力する。
【００４９】
【数９】
【００５０】位置計算回路８００は、あらかじめ定めら
れた個数Ｍの非零の振幅のパルスの位置を計算する。こ
れには、文献３と同様に、各パルス毎に、あらかじめ定
められた位置の候補について、次式を最大化するパルス
の位置を求める。
れた個数Ｍの非零の振幅のパルスの位置を計算する。こ
れには、文献３と同様に、各パルス毎に、あらかじめ定
められた位置の候補について、次式を最大化するパルス
の位置を求める。
【００５１】例えば、位置の候補の例は、サブフレーム
長をＮ＝４０、パルスの個数をＭ＝５とすると、下表の
ように表せる。
長をＮ＝４０、パルスの個数をＭ＝５とすると、下表の
ように表せる。
【００５２】
【表１】
【００５３】各パルスについて、位置の候補を調べ、次
式を最大化する位置を選択する。
式を最大化する位置を選択する。
【００５４】
【数１０】
【００５５】ここで、
【００５６】
【数１１】
【００５７】である。ここでｓｇｎ（ｋ），ｓｇｎ
（ｉ）は、それぞれ、パルスの位置ｍk ，ｍi における
極性を表わす。Ｍ個のパルスの位置は分割回路３２０に
出力される。
（ｉ）は、それぞれ、パルスの位置ｍk ，ｍi における
極性を表わす。Ｍ個のパルスの位置は分割回路３２０に
出力される。
【００５８】分割回路８２０は、Ｍ個のパルスをＬ個ず
つのグループに分割する。ここでグループの個数をＵと
する。Ｕ＝Ｍ／Ｌである。
つのグループに分割する。ここでグループの個数をＵと
する。Ｕ＝Ｍ／Ｌである。
【００５９】振幅量子化回路８３０1 〜８３０Q は、パ
ルスの振幅をＬ個ずつ、振幅コードブック３５１を用い
て量子化する。ここで、振幅を分割して量子化すること
による劣化をできる限り低減化するために以下の処理を
行なう。まず、第１の振幅量子化回路８３０1 では、次
式を最大化する順に、複数個（Ｑ個）の振幅コードベク
トル候補を出力する。
ルスの振幅をＬ個ずつ、振幅コードブック３５１を用い
て量子化する。ここで、振幅を分割して量子化すること
による劣化をできる限り低減化するために以下の処理を
行なう。まず、第１の振幅量子化回路８３０1 では、次
式を最大化する順に、複数個（Ｑ個）の振幅コードベク
トル候補を出力する。
【００６０】 Ｃj 2／Ｅj （１９） ここで、
【００６１】
【数１２】
【００６２】である。
【００６３】第２の振幅量子化回路８３０2 では、第１
の振幅量子化回路８３０1 のＱ個の量子化候補の各々に
よる評価値と、第２グループのＬ個のパルスの振幅量子
化値による評価値を加算しながら次式を計算する。ここ
で、
の振幅量子化回路８３０1 のＱ個の量子化候補の各々に
よる評価値と、第２グループのＬ個のパルスの振幅量子
化値による評価値を加算しながら次式を計算する。ここ
で、
【００６４】
【数１３】
【００６５】となる。
【００６６】これらから、次式の評価値を最大化する順
に、コードベクトルをＱ個出力する。
に、コードベクトルをＱ個出力する。
【００６７】 Ｃj 2／Ｅj （２４） 第３の振幅量子化回路８３０3 では、第２の振幅量子化
回路８３０2 のＱ個の量子化候補の各々による評価値
と、第３グループのＬ個のパルスの振幅量子化値による
評価値を加算しながら、次式により評価値を計算する。
ここで、
回路８３０2 のＱ個の量子化候補の各々による評価値
と、第３グループのＬ個のパルスの振幅量子化値による
評価値を加算しながら、次式により評価値を計算する。
ここで、
【００６８】
【数１４】
【００６９】次式の評価値を最大化するコードベクトル
をＱ個、それぞれ、端子８０３1 〜８０３Q より出力す
る。
をＱ個、それぞれ、端子８０３1 〜８０３Q より出力す
る。
【００７０】 Ｃj 2／Ｅj （２７） 図１に戻って、パルスの位置をあらかじめ定められたビ
ット数で量子化し、位置を表すインデクスをマルチプレ
クサに出力する。
ット数で量子化し、位置を表すインデクスをマルチプレ
クサに出力する。
【００７１】パルスにおける位置の探索法は、前記文献
３に記された方法や、例えば、Ｋ．Ｏｚａｗａ氏らによ
る“Ａ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｐｕｌｓｅ ｓｅａｒｃｈ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉｐｕｌｓ
ｅ ｅｘｃｉｔｅｄ ｓｐｅｅｃｈ ｃｏｄｅｒ ｒｅ
ａｌｉｚａｔｉｏｎ”と題した論文（文献１１）等を参
照できる。
３に記された方法や、例えば、Ｋ．Ｏｚａｗａ氏らによ
る“Ａ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｐｕｌｓｅ ｓｅａｒｃｈ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉｐｕｌｓ
ｅ ｅｘｃｉｔｅｄ ｓｐｅｅｃｈ ｃｏｄｅｒ ｒｅ
ａｌｉｚａｔｉｏｎ”と題した論文（文献１１）等を参
照できる。
【００７２】また、複数パルスの振幅を量子化するため
のコードブックを、音声信号を用いてあらかじめ学習し
て格納しておくこともできる。コードブックの学習法
は、例えば、Ｌｉｎｄｅ氏らによる“Ａｎ ａｌｇｏｒ
ｉｔｈｍ ｆｏｒ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔ
ｉｏｎ ｄｅｓｉｇｎ，”と題した論文（ＩＥＥＥ Ｔ
ｒａｎｓ． Ｃｏｍｍｕｎ．，ｐｐ．８４−９５，Ｊａ
ｎｕａｒｙ，１９８０）（文献１２）等を参照できる。
のコードブックを、音声信号を用いてあらかじめ学習し
て格納しておくこともできる。コードブックの学習法
は、例えば、Ｌｉｎｄｅ氏らによる“Ａｎ ａｌｇｏｒ
ｉｔｈｍ ｆｏｒ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔ
ｉｏｎ ｄｅｓｉｇｎ，”と題した論文（ＩＥＥＥ Ｔ
ｒａｎｓ． Ｃｏｍｍｕｎ．，ｐｐ．８４−９５，Ｊａ
ｎｕａｒｙ，１９８０）（文献１２）等を参照できる。
【００７３】位置の情報と、Ｑ種類の振幅コードベクト
ルのインデクスは、ゲイン量子化回路３６５に出力され
る。
ルのインデクスは、ゲイン量子化回路３６５に出力され
る。
【００７４】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
択された位置に対して、Ｑ個の振幅コードベクトルの各
々に対して、下式を最小化するベルトコードベクトルを
選択し、最終的に歪みを最小化する振幅コードベクトル
とゲインコードベクトルの組合せを選択する。
ブック３５５からゲインコードベクトルを読みだし、選
択された位置に対して、Ｑ個の振幅コードベクトルの各
々に対して、下式を最小化するベルトコードベクトルを
選択し、最終的に歪みを最小化する振幅コードベクトル
とゲインコードベクトルの組合せを選択する。
【００７５】ここでは、適応コードブックのゲインとパ
ルスで表した音源のゲインの両者を同時にベクトル量子
化する例について示す。
ルスで表した音源のゲインの両者を同時にベクトル量子
化する例について示す。
【００７６】
【数１５】
【００７７】ここで、β′t 、Ｇ′t 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。上式の計算を、
Ｑ個の振幅コードベクトルの各々に対して繰り返し、歪
みＤt を最小化する組合せを選択する。
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。上式の計算を、
Ｑ個の振幅コードベクトルの各々に対して繰り返し、歪
みＤt を最小化する組合せを選択する。
【００７８】選択されたゲインコードベクトルを表すイ
ンデクスと、振幅コードベクトルを表しインデクスをマ
ルチプレクサ４００に出力する。
ンデクスと、振幅コードベクトルを表しインデクスをマ
ルチプレクサ４００に出力する。
【００７９】重み付け信号計算回路３６０は、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。
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。
【００８０】
【数１６】
【００８１】ｖ（ｎ）は適応コードブック回路３００に
出力される。
出力される。
【００８２】次に、スペクトルパラメータ計算回路２０
０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。
０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。
【００８３】
【数１７】
【００８４】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。
【００８５】第２の実施例を示すブロック図を図３に示
す。
す。
【００８６】図においては、音源量子化回路５００の動
作が異なる。音源量子化回路５００の構成を図４に示
す。
作が異なる。音源量子化回路５００の構成を図４に示
す。
【００８７】図４において、位置計算回路８５０は、式
（１６）を最大化する順に、複数セット（例えばＹセッ
ト）の位置の候補を分割回路８６０に出力する。
（１６）を最大化する順に、複数セット（例えばＹセッ
ト）の位置の候補を分割回路８６０に出力する。
【００８８】分割回路８６０は、Ｍ個のパルスをＬ個ず
つのグループに分割し、各グループに対してＹセットの
位置の候補を出力する。
つのグループに分割し、各グループに対してＹセットの
位置の候補を出力する。
【００８９】振幅量子化回路８３０1 〜８３０Q は、Ｌ
個ずつのパルスに対して、各々の位置の候補について、
図２と同様の方法で、振幅コードベクトルの候補をＱ個
求め、次の段に出力する。
個ずつのパルスに対して、各々の位置の候補について、
図２と同様の方法で、振幅コードベクトルの候補をＱ個
求め、次の段に出力する。
【００９０】選択回路８７０は、各位置の候補ごとに、
Ｍパルス全体の歪みを求め、歪みを最小にする位置の候
補を選択し、Ｑ種の振幅コードベクトルと、選択された
位置を出力する。
Ｍパルス全体の歪みを求め、歪みを最小にする位置の候
補を選択し、Ｑ種の振幅コードベクトルと、選択された
位置を出力する。
【００９１】図５は第３の実施例の構成を示すブロック
図である。
図である。
【００９２】モード判別回路９００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、モード判別情報を音源量子化回路６００へ出力す
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、フレームで平均し
た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。
路２３０からフレーム単位で聴感重み付け信号を受取
り、モード判別情報を音源量子化回路６００へ出力す
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、フレームで平均し
た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。
【００９３】
【数１８】
【００９４】ここで、Ｌはフレームに含まれるサブフレ
ームの個数である。Ｐi 、Ｅi はそれぞれ、ｉ番目のサ
ブフレームでの音声パワ、ピッチ予測誤差パワを示す。
ームの個数である。Ｐi 、Ｅi はそれぞれ、ｉ番目のサ
ブフレームでの音声パワ、ピッチ予測誤差パワを示す。
【００９５】
【数１９】
【００９６】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。
【００９７】フレーム平均ピッチ予測ゲインＧ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。モード判別回路９００は、モード
情報を音源量子化回路６００、マルチプレクサ４００へ
出力する。
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。モード判別回路９００は、モード
情報を音源量子化回路６００、マルチプレクサ４００へ
出力する。
【００９８】音源量子化回路６００の構成を図６に示
す。判別回路８８０は、端子８０５から、モード情報を
入力し、モード情報があらかじめ定められたモードを示
すかどうかを判別し、その場合に、スイッチ回路８９０
1 と８９０2 を上側に倒し、図４と同一の動作を行な
う。
す。判別回路８８０は、端子８０５から、モード情報を
入力し、モード情報があらかじめ定められたモードを示
すかどうかを判別し、その場合に、スイッチ回路８９０
1 と８９０2 を上側に倒し、図４と同一の動作を行な
う。
【００９９】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。
【０１００】モード情報を用いて適応コードブック回路
や、ゲインコードブックを切替える構成とすることもで
きる。
や、ゲインコードブックを切替える構成とすることもで
きる。
【０１０１】パルスの振幅を量子化する際に、Ｌ個ずつ
のパルスの各グループについて、振幅コードブック３５
１から複数個のコードベクトルを予備選択し、予備選択
されたコードベクトルを用いてパルスの振幅を量子化す
るようにしてもよい。この処理により、振幅量子化に要
する演算量を低減化できる。
のパルスの各グループについて、振幅コードブック３５
１から複数個のコードベクトルを予備選択し、予備選択
されたコードベクトルを用いてパルスの振幅を量子化す
るようにしてもよい。この処理により、振幅量子化に要
する演算量を低減化できる。
【０１０２】予備選択の方法の例を次に示す。
【０１０３】式（３４）もしくは、式（３５）を最大化
する順に、振幅コードベクトルを複数種類予備選択し、
音源量子化回路に出力する。
する順に、振幅コードベクトルを複数種類予備選択し、
音源量子化回路に出力する。
【０１０４】
【数２０】
【０１０５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
音源量子化部において、音源がＭ個の振幅が非零パルス
から構成され、前記パルスをＭよりも小さい個数Ｌずつ
に分割し、パルスの振幅をＬずつまとめて量子化する際
に、隣接グループでの量子化候補出力値による評価値と
当該グループでの量子化値による評価値を加算して歪み
を評価し、少なくとも一つの量子化候補を選択し出力す
るので、パルスの振幅を比較的少ない演算量で良好に量
子化できるという効果がある。
音源量子化部において、音源がＭ個の振幅が非零パルス
から構成され、前記パルスをＭよりも小さい個数Ｌずつ
に分割し、パルスの振幅をＬずつまとめて量子化する際
に、隣接グループでの量子化候補出力値による評価値と
当該グループでの量子化値による評価値を加算して歪み
を評価し、少なくとも一つの量子化候補を選択し出力す
るので、パルスの振幅を比較的少ない演算量で良好に量
子化できるという効果がある。
【０１０６】さらに、本発明によれば、上記構成におい
て、複数セットのパルスの位置の各々に対して、振幅の
量子化を行ない、最終的に歪みを最小にする振幅コード
ベクトルと位置の組合せを選択するので、パルスの振幅
量子化の性能を大幅に向上させることができる。
て、複数セットのパルスの位置の各々に対して、振幅の
量子化を行ない、最終的に歪みを最小にする振幅コード
ベクトルと位置の組合せを選択するので、パルスの振幅
量子化の性能を大幅に向上させることができる。
【０１０７】さらに、本発明によれば、フレームの音声
からモードを判別し、あらかじめ定められたモードにお
いて、上記構成をとるので、音声の特徴に応じて適応的
に処理を行なうことができるため、従来方式に比べ音質
が改善される。
からモードを判別し、あらかじめ定められたモードにお
いて、上記構成をとるので、音声の特徴に応じて適応的
に処理を行なうことができるため、従来方式に比べ音質
が改善される。
【図１】第１の実施例を示す図である。
【図２】音源量子化回路３５０の構成を示す図である。
【図３】第２の実施例を示す図である。
【図４】音源量子化回路５００の構成を示す図である。
【図５】第３の実施例を示す図である。
【図６】音源量子化回路６００の構成を示す図である。
【符号の説明】 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 聴感重み付け回路 ２３５ 減算回路 ２４０ 応答信号計算回路 ３１０ インパルス応答計算回路 ３５０、５００、６００ 音源量子化回路 ３５１ 振幅コードブック 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 ８００、８５０ 位置計算回路 ８１０ 相関計算回路 ８２０、８６０ 分割回路 ８３０1 、８３０2 、８３０Q 振幅量子化回路 ８７０ 選択回路 ８８０ 判別回路 ８９０1 、８９０2 スイッチ回路 ９００ モード判別回路
Claims (3)
- 【請求項１】入力した音声信号からスペクトルパラメー
タを求めて量子化するスペクトルパラメータ計算部と、
前記音声信号の音源信号が個数Ｍの非零のパルスから構
成され、前記パルスをＭよりも小さい個数ずつのグルー
プに分割する分割部と、前記スペクトルパラメータを用
いてパルスの振幅を前記個数ずつまとめて量子化する際
に、隣接グループでの量子化候補出力値による評価値と
当該グループでの量子化値による評価値を加算して歪み
を評価し少なくとも一つの量子化候補を選択し出力する
音源量子化部とを有する音声符号化装置。 - 【請求項２】入力した音声信号からスペクトルパラメー
タを求めて量子化するスペクトルパラメータ計算部と、
音源が個数Ｍの非零のパルスから構成され、前記パルス
の振幅をＭよりも小さい個数ずつのグループに分割し前
記個数ずつまとめて量子化するコードブックを有し、前
記パルスの位置を複数セット計算し、前記複数セットの
位置の各々に対し、前記スペクトルパラメータを用いて
パルスの振幅を前記個数ずつまとめて量子化する際に、
隣接グループでの量子化候補出力値による評価値と当該
グループでの量子化値による評価値を加算して歪みを評
価し少なくとも一つの量子化候補を選択し、位置のセッ
トとコードベクトルの組合せを選択することにより音源
信号を量子化する音源量子化部を有する音声符号化装
置。 - 【請求項３】入力した音声信号から一定時間毎にスペク
トルパラメータを求めて量子化するスペクトルパラメー
タ計算部と、前記音声信号から特徴量を抽出してモード
を判別するモード判別部と、あらかじめ定められたモー
ドの場合に、前記音声信号の音源が個数Ｍの非零のパル
スから構成され、前記パルスの振幅をＭよりも小さい個
数ずつのグループに分割し前記個数ずつまとめて量子化
するコードブックを有し、前記パルスの位置を複数セッ
ト計算し、前記複数セットの位置に対し、前記スペクト
ルパラメータを用いてパルスの振幅を前記個数ずつまと
めて量子化する際に、隣接グループでの量子化候補出力
値による評価値と当該グループでの量子化値による評価
値を加算して歪みを評価し少なくとも一つの量子化候補
を選択し、位置のセットとコードベクトルの組合せを選
択することにより音源信号を量子化する音源量子化部を
有する音声符号化装置。
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1997
- 1997-04-16 US US08/840,801 patent/US6023672A/en not_active Expired - Fee Related
- 1997-04-16 CA CA002202825A patent/CA2202825C/en not_active Expired - Fee Related
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