JPH09281999A - 音声符号化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 符号化された非音声信号のフレーム毎の揺ら
ぎが小さい音声符号化装置を提供する。 【解決手段】 フレーム分割された入力信号が音声信号
か非音声信号かを判別する音声判別器２と、上記入力信
号のスペクトルパラメータを出力するＬＰＣ分析器５
と、非音声フレームが所定数連続した場合に先行フレー
ムのスペクトルパラメータを継続して出力させるスイッ
チ制御回路３と、非音声フレームが上記所定数を越えて
連続した場合に予め用意した非音声用スペクトルパラメ
ータと現在のフレームのスペクトルパラメータとを前者
に重みを付けて平滑化し出力するパラメータ平滑化器１
９と、このパラメータ平滑化器１９の出力結果を記憶す
るパラメータメモリ１９ａと、線形予測残差信号に相当
する駆動音源信号を生成する遅延回路１１，適応コード
ブック１２，確率コードブック１４等と、上記スペクト
ルパラメータに基づき上記駆動音源信号から音声を合成
する合成フィルタ６とを備える音声符号化装置。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、音声符号化装置、
より詳しくは、音声信号をディジタル情報圧縮して記録
または伝送する音声符号化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】音声信号を効率良く圧縮するために広く
用いられている手段として、音声信号を、スペクトル包
絡を表す線形予測パラメータと、線形予測残差信号に対
応する音源パラメータとを用いて符号化する方式があ
る。このような線形予測の手段を用いた音声符号化方式
は、少ない伝送容量で比較的高品質な合成音声を得られ
ることから、最近のハードウェア技術の進歩と相まって
様々な応用方式が盛んに研究され、開発されている。

【０００３】その中でも良い音質が得られる方式とし
て、Kleijin等による "Improved speech quality and e
fficient vector quantization in SELP"(ICASP’88 s
4.4,pp.155-158,1988)と題した論文に記載されている、
過去の音源信号を繰り返して得られる適応コードブック
を用いるCELP(Code Excited Linear Predictive Codin
g)方式がよく知られている。

【０００４】上述したような線形予測分析を基礎とした
音声符号化装置は、比較的低いビットレートで高品質な
符号化性能を得ることができるという利点を有してい
る。このような線形予測分析を基礎とした音声符号化装
置は、人間が発する概周期的な有声音を前提として構成
されており、１フレームの分析長は２０ｍｓ前後が適当
であるとされている。

【０００５】しかしながら、上述したような従来の音声
符号化装置は、音声信号区間以外の非音声信号区間につ
いては良好に符号化することができず、特に背景雑音等
が混入すると急激に音質が劣化してしまうという問題点
があった。

【０００６】上述したような音声符号化装置の適用分野
としては、移動体電話や音声録音装置などが考えられて
おり、これらは背景雑音が混入する場合を含む様々な環
境下で使用されるものと想定されるために、上記音質劣
化の問題点は、魅力的な製品を実現する上でどうしても
解決しなければならない必須の課題である。

【０００７】このような問題点に鑑みて本出願人は、特
願平７−２６８７５６号において、予め定められたフレ
ーム間隔に分割された入力信号が音声信号か非音声信号
かを判別する音声判別手段と、上記入力信号のスペクト
ルパラメータを出力する線形予測分析手段と、上記音声
判別手段による判別結果が非音声信号であることが所定
フレーム数にわたって連続した場合に上記入力信号のス
ペクトルパラメータとして上記線形予測分析手段に所定
の先行フレームにおけるスペクトルパラメータを継続し
て出力させる制御手段と、線形予測残差信号に相当する
駆動音源信号を生成する駆動音源信号生成手段と、上記
スペクトルパラメータに基づいて上記駆動音源信号から
音声を合成する合成フィルタとを備えた音声符号化装置
を提案しており、これにより、非音声信号が入力しても
良好に符号化することができる音質の良い音声符号化装
置としている。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
願平７−２６８７５６号に記載のものでは、非音声区間
におけるスペクトルパラメータの切り替え時における音
質劣化を抑制することはできるが、長時間にわたって非
音声区間が続いたときは、その非音声区間に対する音質
の向上には寄与するものではなく、音質劣化は大きいま
まである。

【０００９】本発明は上記事情に鑑みてなされたもので
あり、良好に音声信号を符号化することができる高品質
な音声符号化装置を提供することを目的としている。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明の第１の音声符号化装置は、所定のフレー
ム間隔に分割された入力信号が音声信号または非音声信
号の何れであるかを判別する音声判別手段と、上記入力
信号のスペクトルパラメータを出力する線形予測分析手
段と、上記音声判別手段による判別結果が非音声信号で
あることが所定フレーム数にわたって連続した場合に入
力信号のスペクトルパラメータとして先行フレームにお
けるスペクトルパラメータを継続して使用させるように
制御する制御手段と、非音声信号であると判別されたフ
レームが上記所定フレーム数を越えて連続した場合には
予め用意した非音声用スペクトルパラメータと現在のフ
レームのスペクトルパラメータとの平滑化を行いその平
滑化されたスペクトルパラメータを出力する非音声フレ
ーム用スペクトル平滑化手段と、線形予測残差信号に相
当する駆動音源信号を生成する駆動音源信号生成手段
と、上記スペクトルパラメータに基づいて上記駆動音源
信号から音声を合成する合成フィルタとを備えたもので
ある。

【００１１】また、本発明の第２の音声符号化装置は、
上記第１の音声符号化装置において、上記非音声用スペ
クトルパラメータの初期値として所定の背景ノイズに基
づくスペクトルパラメータの値を用いるものである。

【００１２】さらに、本発明の第３の音声符号化装置
は、上記第１または第２の音声符号化装置において、上
記非音声用スペクトルパラメータの重み付けを現在のフ
レームのスペクトルパラメータに対する重み付けよりも
大きくして平滑化するものである。

【００１３】そして、本発明の第４の音声符号化装置
は、上記第１，第２または第３の音声符号化装置におい
て、上記非音声フレーム用スペクトル平滑化手段から出
力されたスペクトルパラメータを、次のフレームの平滑
化に用いるために非音声スペクトルパラメータとして記
憶するパラメータ記憶手段を備えたものである。

【００１４】従って、本発明の第１の音声符号化装置
は、音声判別手段が所定のフレーム間隔に分割された入
力信号が音声信号または非音声信号の何れであるかを判
別し、線形予測分析手段が上記入力信号のスペクトルパ
ラメータを出力し、上記音声判別手段による判別結果が
非音声信号であることが所定フレーム数にわたって連続
した場合に制御手段が入力信号のスペクトルパラメータ
として先行フレームにおけるスペクトルパラメータを継
続して使用させるように制御し、非音声信号であると判
別されたフレームが上記所定フレーム数を越えて連続し
た場合には非音声フレーム用スペクトル平滑化手段が予
め用意した非音声用スペクトルパラメータと現在のフレ
ームのスペクトルパラメータとの平滑化を行いその平滑
化されたスペクトルパラメータを出力し、駆動音源信号
生成手段が線形予測残差信号に相当する駆動音源信号を
生成し、合成フィルタが上記スペクトルパラメータに基
づいて上記駆動音源信号から音声を合成する。

【００１５】また、本発明の第２の音声符号化装置は、
上記非音声用スペクトルパラメータの初期値として所定
の背景ノイズに基づくスペクトルパラメータの値を用い
る。

【００１６】さらに、本発明の第３の音声符号化装置
は、上記非音声用スペクトルパラメータの重み付けを現
在のフレームのスペクトルパラメータに対する重み付け
よりも大きくして平滑化する。

【００１７】そして、本発明の第４の音声符号化装置
は、パラメータ記憶手段が上記非音声フレーム用スペク
トル平滑化手段から出力されたスペクトルパラメータ
を、次のフレームの平滑化に用いるために非音声スペク
トルパラメータとして記憶する。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。図１から図４は本発明の一実施形
態を示したものであり、図１は音声符号化装置の構成を
示すブロック図である。

【００１９】この音声符号化装置は、コード駆動線形予
測符号化によるものであり、図１に示すように、入力端
子に接続されたバッファメモリ１の出力端は３つに分岐
されていて、第１の出力端はサブフレーム分割器７を介
して減算器８に接続され、第２の出力端は線形予測分析
手段たるＬＰＣ分析器５の入力端に接続され、第３の出
力端は音声判別手段たる音声判別器２を介して後述する
切替スイッチ４Ａ，４Ｂの制御を行う制御手段たるスイ
ッチ制御回路３に接続されている。

【００２０】上記ＬＰＣ分析器５は、切替スイッチ４Ａ
の入力端子ｂに接続されているとともに、パラメータメ
モリ５ａにその出力を記憶させるようになっていて、こ
のパラメータメモリ５ａは切替スイッチ４Ａの入力端子
ａに接続されている。

【００２１】上記切換スイッチ４Ａの出力端子は引き続
いて配設されている切換スイッチ４Ｂの入力端子に接続
されていて、この切換スイッチ４Ｂの出力端子ａは合成
フィルタ６に、出力端子ｂは非音声フレーム用スペクト
ル平滑化手段たるパラメータ平滑化器１９に接続されて
いる。

【００２２】上記パラメータ平滑化器１９にはその出力
を記憶させて必要に応じて読み出すためのパラメータ記
憶手段たるパラメータメモリ１９ａが接続されていて、
該パラメータ平滑化器１９の出力端は上記合成フィルタ
６に接続されている。

【００２３】この合成フィルタ６には、適応コードブッ
ク１２と確率コードブック１４を用いて生成される信号
が入力されるようになっている。

【００２４】すなわち、上記適応コードブック１２は、
乗算器１３を介して加算器１７の第１入力端子に接続さ
れており、また、確率コードブック１４は、乗算器１５
とスイッチ１６とを介して上記加算器１７の第２入力端
子に接続されている。

【００２５】この加算器１７の出力端子は、合成フィル
タ６を介して上記減算器８の入力端子に接続されている
一方で、遅延回路１１を介して上記適応コードブック１
２に接続されている。

【００２６】上記合成フィルタ６の出力端は、サブフレ
ーム分割器７が接続された減算器８および聴感重み付け
フィルタ９を介して誤差評価器１０の入力端子に接続さ
れている。この誤差評価器１０による評価結果は、上述
した適応コードブック１２と、確率コードブック１４
と、さらに乗算器１３，１５とにフィードバックされ
て、最適なコードの選択やゲインの調整に用いられるよ
うになっているとともに、上記誤差評価器１０は、マル
チプレクサ１８にも接続されている。

【００２７】上述のような音声符号化装置において、線
形予測残差信号に相当する駆動音源信号を生成する駆動
音源信号生成手段は、上記遅延回路１１、適応コードブ
ック１２、確率コードブック１４、乗算器１３，１５、
スイッチ１６、加算器１７等を含んで構成されている。

【００２８】次に、図２は上記音声判別器２のより詳細
な構成を示すブロック図である。

【００２９】この音声判別器２に入力された上記バッフ
ァメモリ１の出力信号は、２つに分岐されて一方がフレ
ームエネルギー分析回路２ａに、他方が初期フレームエ
ネルギー分析回路２ｂに入力されるようになっている。

【００３０】上記フレームエネルギー分析回路２ａは加
算器２ｃの＋端子となっている第１入力端子に、上記初
期フレームエネルギー分析回路２ｂは該加算器２ｃの−
端子となっている第２入力端子にそれぞれ接続されてい
るとともに、さらに、初期フレームエネルギー分析回路
２ｂは、閾値決定回路２ｄにも接続されている。

【００３１】そして、上記加算器２ｃの出力端子と上記
閾値決定回路２ｄの出力端子は、共に判別回路２ｅに接
続されていて、この判別回路２ｅの出力が上記スイッチ
制御回路３に出力されるようになっている。

【００３２】次に、上記図１および図２に示したような
構成における信号の流れを説明する。

【００３３】入力端子から例えば８ｋＨｚ（すなわち、
１サンプル当たり１／８ｍｓ）でサンプリングされた原
音声信号を入力して、予め定められたフレーム間隔（例
えば２０ｍｓ、すなわち１６０サンプル）の音声信号を
バッファメモリ１に格納する。

【００３４】バッファメモリ１は、入力信号をフレーム
単位でサブフレーム分割器７とＬＰＣ分析器５と音声判
別器２とに送出する。

【００３５】この音声判別器２は、フレームの入力信号
が音声か非音声かを、例えば以下に説明するような方法
で判別する。

【００３６】上記図２に示したような構成の音声判別器
２において、フレームエネルギー分析回路２ａは、入力
されたフレーム入力信号のフレームエネルギーＥf を次
に示すような数式により算出する。

【００３７】

【数１】 ここに、ｓ（ｎ）はサンプルｎにおける入力信号、Ｎは
フレーム長をそれぞれ示している。

【００３８】また、上記初期フレームエネルギー分析回
路２ｂは、符号化を開始したときのフレームエネルギー
Ｅb を上記数式１と同様の数式を用いて算出する。

【００３９】上記閾値決定回路２ｄは、背景雑音エネル
ギーの大きさに応じて閾値を決定する。例えば、図３に
示すように、背景雑音エネルギーがｄＢ単位で増加する
に従って、閾値をｄＢ単位で減少させる関係により、閾
値を決定する。そして、その結果を判別回路２ｅに送出
する。

【００４０】加算器２ｃでは、フレームエネルギーＥf
を正として入力するとともに、初期フレームエネルギー
Ｅb を負として入力してこれらを加算することにより、
フレームエネルギーＥf から初期フレームエネルギーＥ
b を減算し、その減算結果を判別回路２ｅに送出する。

【００４１】そして、判別回路２ｅは、入力された減算
結果と閾値を比較して、減算結果が閾値より大きければ
フレーム入力信号は音声区間であると判別し、そうでな
ければ非音声区間であると判別する。

【００４２】図１に戻って、サブフレーム分割器７は、
フレームの入力信号を予め定められたサブフレーム間隔
（例えば５ｍｓ、つまり４０サンプル）に分割する。す
なわち、１フレームの入力信号から、第１サブフレーム
から第４サブフレームまでの４つのサブフレーム信号が
作成される。

【００４３】ＬＰＣ分析器５は、入力信号に対して線形
予測分析（ＬＰＣ分析）を行って、スペクトル特性を表
すスペクトルパラメータたる線形予測パラメータαを抽
出し、パラメータメモリ５ａに送出するとともに、切替
スイッチ４Ａ，４Ｂを介して合成フィルタ６あるいはパ
ラメータ平滑化器１９に送出する。

【００４４】次に、スイッチ制御回路３の動作につい
て、図４のフローチャートを参照して説明する。

【００４５】まず、符号化を開始すると（ステップＳ
１）、非音声フレーム連続数を示すｉを０にセットする
（ステップＳ２）。

【００４６】次に、音声判別器２における判別結果が音
声（ｖ）であるか非音声（ｕｖ）であるかを判定して
（ステップＳ３）、もし判別結果が非音声である場合に
は、ｉを１だけ増加させる（ステップＳ４）。そして、
このｉが所定数Ｒ（例えば５）よりも大きいか否かを判
定し（ステップＳ５）、大きい場合には切替スイッチ４
Ａの端子および切替スイッチ４Ｂの端子を両方ともａ側
に閉じ（ステップＳ６）、パラメータメモリ５ａから出
力される先行フレームのスペクトルパラメータを継続し
て使用する（ステップＳ７）。

【００４７】続いて、ｉがＲ＋１よりも大きいか否かを
判定し（ステップＳ８）、大きい場合には切替スイッチ
４Ａの端子および切替スイッチ４Ｂの端子を両方ともｂ
側に閉じて（ステップＳ９）、ＬＰＣ分析器５によりＬ
ＰＣ分析を行い（ステップＳ１０）、その結果がパラメ
ータ平滑化器１９に入力されるようにする。

【００４８】そして、このパラメータ平滑化器１９にお
いて、パラメータの平滑化を以下に説明するように行う
（ステップＳ１１）。

【００４９】背景ノイズ用初期ｋパラメータＮｏｉｓｅ
＿αを予め用意してパラメータメモリ１９ａに記憶して
おき、平滑化を数式２に示すような重み付けにより行
う。

【００５０】

【数２】 なお、この背景ノイズ用初期ｋパラメータＮｏｉｓｅ＿
αは、例えばオフィス環境における背景ノイズを入力し
たときの、あるスペクトルパラメータを代表させた値で
ある。

【００５１】このように背景ノイズ用初期ｋパラメータ
Ｎｏｉｓｅ＿αの重み付けを現在のフレームのスペクト
ルパラメータα［ｉ］の重み付けよりも重くすることに
よって、パラメータα［ｉ］の値が揺らいでも、その揺
らぎの影響を小さく抑制するようになっている。

【００５２】続いて、直後に背景ノイズ用初期ｋパラメ
ータＮｏｉｓｅ＿α［ｉ］を数式３に示すように更新す
る（ステップＳ１２）。

【００５３】

【数３】 その後、次のフレームの処理を待つ（ステップＳ１
３）。

【００５４】また、上記ステップＳ８においてｉがＲ＋
１以下である場合にも、上記ステップＳ１３に進む。

【００５５】このようにして、非音声部での音源信号
は、ＬＰＣ分析の結果を反映しつつも、揺らぎを抑える
ことができる。

【００５６】一方、上記ステップＳ３における判別結果
が音声である場合には、非音声フレーム連続数を示すｉ
を０にリセットした後に（ステップＳ１４）、切替スイ
ッチ４Ａの端子をｂ側に閉じるとともに切替スイッチ４
Ｂの端子をａ側に閉じて（ステップＳ１５）、ＬＰＣ分
析を行ってスペクトルパラメータを更新する（ステップ
Ｓ１６）。その後、上記ステップＳ１３に進み、次のフ
レームの処理を待つ。

【００５７】また、上記ステップＳ５においてｉが所定
数Ｒ以下である場合にも、上記ステップＳ１４に進む。

【００５８】図１の説明に再び戻って、適応コードブッ
クの遅れＬ、ゲインβ、確率コードブックのインデック
スｉ、ゲインγは、次に説明するような手段により決定
される。

【００５９】まず、適応コードブックの遅延Ｌとゲイン
βは、以下の処理によって決定される。

【００６０】遅延回路１１において、先行サブフレーム
における合成フィルタ６の入力信号すなわち駆動音源信
号に、ピッチ周期に相当する遅延を与えて適応コードベ
クトルとして作成する。

【００６１】例えば、想定するピッチ周期を４０〜１６
７サンプルとすると、４０〜１６７サンプル遅れの１２
８種類の信号が適応コードベクトルとして作成され、適
応コードブック１２に格納される。

【００６２】このときスイッチ１６は開いた状態となっ
ていて、各適応コードベクトルは乗算器１３でゲイン値
を可変して乗じた後に、加算器１７を通過してそのまま
合成フィルタ６に入力される。

【００６３】この合成フィルタ６は、線形予測パラメー
タα’を用いて合成処理を行い、合成ベクトルを減算器
８に送出する。この減算器８は、原音声ベクトルと合成
ベクトルとの減算を行うことにより誤差ベクトルを生成
し、得られた誤差ベクトルを聴感重み付けフィルタ９に
送出する。

【００６４】この聴感重み付けフィルタ９は、誤差ベク
トルに対して聴感特性を考慮した重み付け処理を行い、
誤差評価器１０に送出する。

【００６５】誤差評価器１０は、誤差ベクトルの２乗平
均を計算し、その２乗平均値が最小となる適応コードベ
クトルを検索して、その遅れＬとゲインβをマルチプレ
クサ１８に送出する。このようにして、適応コードブッ
ク１２の遅延Ｌとゲインβが決定される。

【００６６】続いて、確率コードブックのインデックス
ｉとゲインγは、以下の処理によって決定される。

【００６７】確率コードブック１４は、サブフレーム長
に対応する次元数（すなわち、上述の例では４０次元）
の確率コードベクトルが、例えば５１２種類予め格納さ
れており、各々にインデックスが付与されている。な
お、このときにはスイッチ１６は閉じた状態となってい
る。

【００６８】まず、上記処理によって決定された最適な
適応コードベクトルを、乗算器１３で最適ゲインβを乗
じた後に、加算器１７に送出する。

【００６９】次に、各確率コードベクトルを乗算器１５
でゲイン値を可変して乗じた後に、加算器１７に入力す
る。加算器１７は上記最適ゲインβを乗じた最適な適応
コードベクトルと各確率コードベクトルの加算を行い、
その結果が合成フィルタ６に入力される。

【００７０】この後の処理は、上記適応コードブックパ
ラメータの決定処理と同様に行われる。すなわち、合成
フィルタ６は線形予測パラメータα’を用いて合成処理
を行い、合成ベクトルを減算器８に送出する。

【００７１】減算器８は原音声ベクトルと合成ベクトル
との減算を行うことにより誤差ベクトルを生成し、得ら
れた誤差ベクトルを聴感重み付けフィルタ９に送出す
る。

【００７２】聴感重み付けフィルタ９は、誤差ベクトル
に対して聴感特性を考慮した重み付け処理を行い、誤差
評価器１０に送出する。

【００７３】誤差評価器１０は、誤差ベクトルの２乗平
均を計算して、その２乗平均値が最小となる確率コード
ベクトルを検索して、そのインデックスｉとゲインγを
マルチプレクサ１８に送出する。このようにして、確率
コードブック１４のインデックスｉとゲインγが決定さ
れる。

【００７４】上記マルチプレクサ１８は、量子化された
線形予測パラメータα’、適応コードブックの遅れＬ、
ゲインβ、確率コードブックのインデックスｉ、ゲイン
γの各々をマルチプレクスして伝送するものである。

【００７５】なお、上述したような音声符号化装置に対
応する音声復号化装置の復号化動作は、上記特願平７−
２６８７５６号に記載した従来例におけるものと同様で
ある。

【００７６】また、音声判別器における音声判別方法
は、上述した手段に限るものではないことはいうまでも
ない。

【００７７】さらに、上記実施形態においては、コード
駆動線形予測符号化による音声符号化装置を一例として
取り上げて説明したが、線形予測パラメータと、線形予
測残差信号に相当する駆動音源信号のパラメータとで表
現する音声符号化装置であれば、当然にして、何れのも
のにも適用することが可能である。

【００７８】そして、符号化パラメータに音声／非音声
の情報も伝送するようにして、復号化装置に符号化装置
と同様のスイッチ制御回路および切替スイッチを設け、
音声／非音声の情報に基づいて切替スイッチの制御を行
うことにより可変ビットレート符号化装置／復号化装置
を構成し、より高い圧縮効率で符号化することも可能で
ある。

【００７９】このような実施形態の音声符号化装置によ
れば、非音声フレームが所定数以上連続する場合におけ
るフレーム毎のパラメータの揺らぎを抑制することがで
きるために、非音声区間における音質が安定して、良好
に音声信号を符号化することができる高品質な音声符号
化装置となる。

【００８０】

【発明の効果】以上説明したように請求項１に記載の発
明によれば、符号化された非音声信号のフレーム毎の揺
らぎが小さくなり、良好に音声信号を符号化することが
できる高品質な音声符号化装置を得ることができる。

【００８１】また、請求項２に記載の発明によれば、請
求項１に記載の発明と同様の効果を奏するとともに、所
定の背景ノイズに基づくスペクトルパラメータの値を非
音声用スペクトルパラメータの初期値として用いるため
に、符号化された非音声信号に違和感が生じることはな
い。

【００８２】さらに、請求項３に記載の発明によれば、
請求項１または請求項２に記載の発明と同様の効果を奏
するとともに、符号化された非音声信号のフレーム毎の
揺らぎを一層抑制することができて、より円滑に平滑化
することができる。

【００８３】そして、請求項４に記載の発明によれば、
請求項１、請求項２または請求項３に記載の発明と同様
の効果を奏するとともに、非音声スペクトルパラメータ
を記憶するパラメータ記憶手段を備えたために、次の平
滑化の処理が容易になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態の音声符号化装置の構成を
示すブロック図。

【図２】上記実施形態の音声判別器のより詳細な構成を
示すブロック図。

【図３】上記実施形態において、音声判別器の閾値決定
回路により決定される閾値と背景雑音エネルギーとの関
係の一例を示す線図。

【図４】上記実施形態の音声符号化装置の動作を示すフ
ローチャート。

【符号の説明】

２…音声判別器（音声判別手段） ３…スイッチ制御回路（制御手段） ５…ＬＰＣ分析器（線形予測分析手段） ６…合成フィルタ １１…遅延回路（駆動音源信号生成手段の一部） １２…適応コードブック（駆動音源信号生成手段の一
部） １４…確率コードブック（駆動音源信号生成手段の一
部） １９…パラメータ平滑化器（非音声フレーム用スペクト
ル平滑化手段） １９ａ…パラメータメモリ（パラメータ記憶手段）

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定のフレーム間隔に分割された入力信
   号が、音声信号または非音声信号の何れであるかを判別
   する音声判別手段と、 上記入力信号のスペクトルパラメータを出力する線形予
   測分析手段と、 上記音声判別手段による判別結果が非音声信号であるこ
   とが所定フレーム数にわたって連続した場合に、入力信
   号のスペクトルパラメータとして先行フレームにおける
   スペクトルパラメータを継続して使用させるように制御
   する制御手段と、 非音声信号であると判別されたフレームが上記所定フレ
   ーム数を越えて連続した場合には、予め用意した非音声
   用スペクトルパラメータと現在のフレームのスペクトル
   パラメータとの平滑化を行い、その平滑化されたスペク
   トルパラメータを出力する非音声フレーム用スペクトル
   平滑化手段と、 線形予測残差信号に相当する駆動音源信号を生成する駆
   動音源信号生成手段と、 上記スペクトルパラメータに基づいて上記駆動音源信号
   から音声を合成する合成フィルタと、 を具備したことを特徴とする音声符号化装置。
2. 【請求項２】 上記非音声用スペクトルパラメータの初
   期値として、所定の背景ノイズに基づくスペクトルパラ
   メータの値を用いることを特徴とする請求項１に記載の
   音声符号化装置。
3. 【請求項３】 上記非音声用スペクトルパラメータの重
   み付けを現在のフレームのスペクトルパラメータに対す
   る重み付けよりも大きくして平滑化することを特徴とす
   る請求項１または請求項２に記載の音声符号化装置。
4. 【請求項４】 上記非音声フレーム用スペクトル平滑化
   手段から出力されたスペクトルパラメータを、次のフレ
   ームの平滑化に用いるために非音声スペクトルパラメー
   タとして記憶するパラメータ記憶手段を具備したことを
   特徴とする請求項１、請求項２または請求項３に記載の
   音声符号化装置。