JPH1091194A - 音声復号化方法及び装置 - Google Patents

音声復号化方法及び装置

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JPH1091194A
JPH1091194A JP8246679A JP24667996A JPH1091194A JP H1091194 A JPH1091194 A JP H1091194A JP 8246679 A JP8246679 A JP 8246679A JP 24667996 A JP24667996 A JP 24667996A JP H1091194 A JPH1091194 A JP H1091194A
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waveform
vector
noise
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JP8246679A
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Kazuyuki Iijima
和幸 飯島
Masayuki Nishiguchi
正之 西口
Atsushi Matsumoto
淳 松本
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Original Assignee
Sony Corp
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    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
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    • H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
    • 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
    • G10L19/005—Correction of errors induced by the transmission channel, if related to the coding algorithm

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 無声音のエラーフレームで同じパラメータを
繰り返し用いると、本来ピッチが存在しないはずの無声
音フレームにおいてフレーム長周期のピッチが生じてし
まい、違和感が生じることを防止する。 【解決手段】 入力音声信号を時間軸上で所定の符号化
単位で区分して得られる各符号化単位の時間軸波形信号
が波形符号化されて得られた符号化音声信号を復号化す
る際に、ＣＲＣ検査及びバッドフレームマスキング回路
２８１により入力データについてのＣＲＣ符号による検
査を行い、エラーが生じたフレームについては、直前の
フレームのパラメータを繰り返し用いるようなバッドフ
レームマスキング処理を施すと共に、エラーフレームが
無声音フレームの場合には、無声音合成部２２０におい
て、雑音符号帳からの励起ベクトルにノイズを付加した
り、雑音符号帳の励起ベクトルをランダムに選択するよ
うにしたりすることで、波形形状が同じ励起ベクトルを
連続して用いることを回避する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力音声信号をブ
ロックやフレームなどの所定の符号化単位で区分して、
区分された符号化単位毎に符号化処理を行うことにより
得られた符号化音声信号を復号化する音声復号化方法、
及び音声符号化復号化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】オーディオ信号（音声信号や音響信号を
含む）の時間領域や周波数領域における統計的性質と人
間の聴感上の特性を利用して信号圧縮を行うような符号
化方法が種々知られている。この符号化方法として、い
わゆるＣＥＬＰ（Code ExcitedLinear Prediction：符
号励起線形予測）符号化系の符号化方式であるＶＳＥＬ
Ｐ（Vector Sum Excited Linear Prediction：ベクトル
和励起線形予測）符号化方式や、ＰＳＩ−ＣＥＬＰ（Pi
tch Synchronus Innovation - CELP：ピッチ同期雑音励
振源−ＣＥＬＰ）符号化方式等が低ビットレートの音声
符号化方式として近年着目されている。
【０００３】このＣＥＬＰ符号化方式等の波形符号化方
式においては、入力音声信号の所定数のサンプルを符号
化単位としてブロック化あるいはフレーム化し、ブロッ
クあるいはフレーム毎の音声時間軸波形に対して、合成
による分析（analysis by synthesis） 法を用いて最適
ベクトルのクローズドループサーチを行うことにより波
形のベクトル量子化を行い、そのベクトルのインデック
スを出力している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところで、このような
ＣＥＬＰ符号化方式等の波形符号化方式において、符号
化の際に、重要なパラメータにＣＲＣ（Cyclic Redunda
ncy Check ：巡回冗長チェック）符号をかけておき、復
号側でＣＲＣエラーチェックを行って、エラーが生じた
ときには、直前のブロックあるいはフレームのパラメー
タを繰り返し用いることで、再生音声が突然とぎれるこ
とを防いでおり、さらにエラーが続く場合には、徐々に
ゲインを絞ってミュート（無音）状態にしている。
【０００５】ところが、このようにエラーが生じた直前
のブロックあるいはフレームのパラメータを繰り返し用
いると、ブロック長あるいはフレーム長周期のピッチが
聞こえるため、聴感上違和感が生じる。
【０００６】また、スピードコントロールにより再生ス
ピードを極端に遅くした場合、同じフレームが繰り返さ
れたり、同じフレームが幾分ずれただけで何度も出現す
ることがあり、この場合も、フレーム長周期のピッチが
聞こえて聴感上違和感が生じる、という問題点がある。
【０００７】本発明は、このような実情に鑑みてなされ
たものであり、復号時にエラー発生等により現在ブロッ
クあるいはフレームの正しいパラメータが得られない場
合でも、同じパラメータの繰り返しによる聴感上の違和
感を防止できるような音声復号化方法及び装置の提供を
目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、上述した課題
を解決するために、入力音声信号を時間軸上で所定の符
号化単位で区分して得られる各符号化単位の時間軸波形
信号が波形符号化されて得られた符号化音声信号を復号
化する際に、上記符号化音声信号を波形復号化して得ら
れる符号化単位毎の時間軸波形信号として、連続して同
じ波形を繰り返し用いることを回避することを特徴とし
ている。
【０００９】この同じ波形の繰り返しの回避の例として
は、上記時間軸波形信号が無声音合成のための励起信号
の場合、励起信号に雑音成分を付加すること、励起信号
を雑音成分と置換すること、あるいは、励起信号が書き
込まれた雑音符号帳からランダムに励起信号を読み出す
ことを挙げることができる。
【００１０】連続して同じ波形を繰り返し用いることが
無いため、符号化単位を周期とするピッチ成分が生じる
ことを防止できる。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る好ましい実施
の形態について説明する。先ず、図１及び図２は、本発
明に係る音声復号化方法の実施の形態を説明するための
符号化装置及び復号化装置の基本構成を示すものであ
り、図２が本発明の実施の形態が適用された音声復号化
装置を示し、図１がこの復号化装置に符号化音声信号を
送るための音声符号化装置を示している。
【００１２】すなわち、図２の音声復号化装置において
は、ＣＲＣ検査及びバッドフレームマスキング回路２８
１でＣＲＣエラーが検出されたときには、無声音合成部
２２０に用いられている後述するＣＥＬＰ復号器の雑音
符号帳からの励起ベクトルとして、同じ励起ベクトルが
繰り返し用いられることを回避するために、ノイズを加
算したり、ノイズと置き換えたり、又は、雑音符号帳か
らランダムに選んだ励起ベクトルを用いたりすることに
より、直前のブロックあるいはフレームと同じ励起ベク
トルを用いないようにしている。
【００１３】ここで、図１の音声信号符号化装置の基本
的な考え方は、入力音声信号の短期予測残差例えばＬＰ
Ｃ（線形予測符号化）残差を求めてサイン波分析（sinu
soidal analysis ）符号化、例えばハーモニックコーデ
ィング（harmonic coding ）を行う第１の符号化部１１
０と、入力音声信号に対して位相再現性のある波形符号
化により符号化する第２の符号化部１２０とを有し、入
力信号の有声音（Ｖ：Voiced）の部分の符号化に第１の
符号化部１１０を用い、入力信号の無声音（ＵＶ：Unvo
iced）の部分の符号化には第２の符号化部１２０を用い
るようにすることである。
【００１４】上記第１の符号化部１１０には、例えばＬ
ＰＣ残差をハーモニック符号化やマルチバンド励起（Ｍ
ＢＥ）符号化のようなサイン波分析符号化を行う構成が
用いられる。上記第２の符号化部１２０には、例えば合
成による分析法を用いて最適ベクトルのクローズドルー
プサーチによるベクトル量子化を用いた符号励起線形予
測（ＣＥＬＰ）符号化の構成が用いられる。
【００１５】図１の例では、入力端子１０１に供給され
た音声信号が、第１の符号化部１１０のＬＰＣ逆フィル
タ１１１及びＬＰＣ分析・量子化部１１３に送られてい
る。ＬＰＣ分析・量子化部１１３から得られたＬＰＣ係
数あるいはいわゆるαパラメータは、ＬＰＣ逆フィルタ
１１１に送られて、このＬＰＣ逆フィルタ１１１により
入力音声信号の線形予測残差（ＬＰＣ残差）が取り出さ
れる。また、ＬＰＣ分析・量子化部１１３からは、後述
するようにＬＳＰ（線スペクトル対）の量子化出力が取
り出され、これが出力端子１０２に送られる。ＬＰＣ逆
フィルタ１１１からのＬＰＣ残差は、サイン波分析符号
化部１１４に送られる。サイン波分析符号化部１１４で
は、ピッチ検出やスペクトルエンベロープ振幅計算が行
われると共に、Ｖ（有声音）／ＵＶ（無声音）判定部１
１５によりＶ／ＵＶの判定が行われる。サイン波分析符
号化部１１４からのスペクトルエンベロープ振幅データ
がベクトル量子化部１１６に送られる。スペクトルエン
ベロープのベクトル量子化出力としてのベクトル量子化
部１１６からのコードブックインデクスは、スイッチ１
１７を介して出力端子１０３に送られ、サイン波分析符
号化部１１４からの出力は、スイッチ１１８を介して出
力端子１０４に送られる。また、Ｖ／ＵＶ判定部１１５
からのＶ／ＵＶ判定出力は、出力端子１０５に送られる
と共に、スイッチ１１７、１１８の制御信号として送ら
れており、上述した有声音（Ｖ）のとき上記インデクス
及びピッチが選択されて各出力端子１０３及び１０４か
らそれぞれ取り出される。
【００１６】図１の第２の符号化部１２０は、この例で
はＣＥＬＰ（符号励起線形予測）符号化構成を有してお
り、雑音符号帳１２１からの出力を、重み付きの合成フ
ィルタ１２２により合成処理し、得られた重み付き音声
を減算器１２３に送り、入力端子１０１に供給された音
声信号を聴覚重み付けフィルタ１２５を介して得られた
音声との誤差を取り出し、この誤差を距離計算回路１２
４に送って距離計算を行い、誤差が最小となるようなベ
クトルを雑音符号帳１２１でサーチするような、合成に
よる分析（Analysis by Synthesis ）法を用いたクロー
ズドループサーチを用いた時間軸波形のベクトル量子化
を行っている。このＣＥＬＰ符号化は、上述したように
無声音部分の符号化に用いられており、雑音符号帳１２
１からのＵＶデータとしてのコードブックインデクス
は、上記Ｖ／ＵＶ判定部１１５からのＶ／ＵＶ判定結果
が無声音（ＵＶ）のときオンとなるスイッチ１２７を介
して、出力端子１０７より取り出される。
【００１７】各出力端子１０２、１０３、１０４、１０
５及び１０６から取り出された各パラメータは、ＣＲＣ
生成回路１８１に送られてＣＲＣ（巡回冗長チェック）
符号が生成され、このＣＲＣ符号は出力端子１８５より
取り出される。また、端子１０２からのＬＳＰパラメー
タは出力端子１８２に、端子１０５からのＶ／ＵＶ判定
出力は出力端子１８３にそれぞれ送られる。さらに、Ｖ
／ＵＶ判定結果に応じて、Ｖのときには端子１０３から
のエンベロープ、端子１０４からのピッチが、ＵＶのと
きには端子１０７からのＵＶデータが、それぞれ出力端
子１８４に励起パラメータとして送られる。
【００１８】次に、図２は、本発明に係る音声復号化方
法の一実施の形態が適用された音声信号復号化装置とし
て、上記図１の音声信号符号化装置に対応する音声信号
復号化装置の基本構成を示すブロック図である。
【００１９】この図２において、ＣＲＣ検査及びバッド
フレームマスキング回路２８１の入力端子２８２には上
記図１の出力端子１８２からの上記ＬＳＰ（線スペクト
ル対）の量子化出力としてのコードブックインデクスが
入力され、入力端子２８３には上記図１の出力端子１８
３からのＶ／ＵＶ判定出力が入力される。また、バッド
フレームマスキング回路２８１の入力端子２８４には、
上記図１の出力端子１８４からの励起パラメータ、例え
ばエンベロープ量子化出力としてのインデクス、及びＵ
Ｖ（無声音）用のデータとしてのインデクスが入力され
る。さらに、バッドフレームマスキング回路２８１の入
力端子２８５には、上記図１の出力端子１８５からのＣ
ＲＣデータが入力される。
【００２０】ＣＲＣ検査及びバッドフレームマスキング
回路２８１では、これらの入力端子２８２〜２８５から
のデータについてのＣＲＣ符号による検査が行われると
共に、エラーが生じたフレームについては、直前のフレ
ームのパラメータを繰り返し用いることで再生音声が突
然とぎれることを防ぐような、いわゆるバッドフレーム
マスキング処理を施すようにしている。ただし無声音に
ついては、同じパラメータを繰り返し用いると、後述す
る雑音符号帳から同じ励起（Excitation）ベクトルが繰
り返し読み出されてしまうため、本来ピッチが存在しな
いはずの無声音フレームにおいてフレーム長周期のピッ
チが生じてしまい、違和感が生じることになる。そこ
で、本発明の実施の形態においては、ＣＲＣエラー検出
時に、無声音合成部２２０において、波形形状が同じ励
起ベクトルを連続して用いることを回避するような処理
を施している。具体的には、後述するように、デコード
された励起ベクトルに適当に生成したノイズを付加した
り、雑音符号帳の励起ベクトルをランダムに選択するよ
うにしたり、ガウシアンノイズ等の雑音を発生してそれ
を励起ベクトルと置換する等を挙げることができる。
【００２１】ＣＲＣ検査及びバッドフレームマスキング
回路２８１からは、端子２０２を介して上記図１の端子
１０２からの上記ＬＳＰ（線スペクトル対）の量子化出
力に相当するコードブックインデクスが、端子２０３、
２０４、及び２０５を介して、上記図１の各端子１０
３、１０４、及び１０５からの各出力に相当するエンベ
ロープ量子化出力としてのインデクス、ピッチ、及びＶ
／ＵＶ判定出力がそれぞれ取り出され、また、端子２０
７を介して、上記図１の端子１０７からの出力に相当す
るＵＶ（無声音）用のデータとしてのインデクスが取り
出される。さらに、ＣＲＣ検査及びバッドフレームマス
キング回路２８１でＣＲＣ検査されて得られたＣＲＣエ
ラー信号は、端子２８６を介して取り出され、無声音合
成部２２０に送られている。
【００２２】端子２０３からのエンベロープ量子化出力
としてのインデクスは、逆ベクトル量子化器２１２に送
られて逆ベクトル量子化され、ＬＰＣ残差のスペクトル
エンベロープが求められて有声音合成部２１１に送られ
る。有声音合成部２１１は、サイン波合成により有声音
部分のＬＰＣ（線形予測符号化）残差を合成するもので
あり、この有声音合成部２１１には端子２０４及び２０
５からのピッチ及びＶ／ＵＶ判定出力も供給されてい
る。有声音合成部２１１からの有声音のＬＰＣ残差は、
ＬＰＣ合成フィルタ２１４に送られる。また、端子２０
７からのＵＶデータのインデクスは、無声音合成部２２
０に送られて、雑音符号帳を参照することにより無声音
部分の励起ベクトルであるＬＰＣ残差が取り出される。
このＬＰＣ残差もＬＰＣ合成フィルタ２１４に送られ
る。ＬＰＣ合成フィルタ２１４では、上記有声音部分の
ＬＰＣ残差と無声音部分のＬＰＣ残差とがそれぞれ独立
に、ＬＰＣ合成処理が施される。あるいは、有声音部分
のＬＰＣ残差と無声音部分のＬＰＣ残差とが加算された
ものに対してＬＰＣ合成処理を施すようにしてもよい。
ここで端子２０２からのＬＳＰのインデクスは、ＬＰＣ
パラメータ再生部２１３に送られて、ＬＰＣのαパラメ
ータが取り出され、これがＬＰＣ合成フィルタ２１４に
送られる。ＬＰＣ合成フィルタ２１４によりＬＰＣ合成
されて得られた音声信号は、出力端子２０１より取り出
される。
【００２３】ここで、有声音フレームでのエラー検出時
には、上記ＣＲＣ検査及びバッドフレームマスキング回
路２８１でのマスキング処理により例えば直前のフレー
ムのパラメータが繰り返し用いられ、サイン波合成等に
より有声音合成が行われるのに対して、無声音フレーム
でのエラー検出時には、端子２８６を介してＣＲＣエラ
ー信号が無声音合成部２２０に送られ、同じ波形形状の
励起ベクトルを連続して用いることの無い無声音合成処
理が施される。この具体例については、後述する。
【００２４】次に、上記図１に示した音声信号符号化装
置のより具体的な構成について、図３を参照しながら説
明する。なお、図３において、上記図１の各部と対応す
る部分には同じ指示符号を付している。
【００２５】この図３に示された音声信号符号化装置に
おいて、入力端子１０１に供給された音声信号は、ハイ
パスフィルタ（ＨＰＦ）１０９にて不要な帯域の信号を
除去するフィルタ処理が施された後、ＬＰＣ（線形予測
符号化）分析・量子化部１１３のＬＰＣ分析回路１３２
と、ＬＰＣ逆フィルタ回路１１１とに送られる。
【００２６】ＬＰＣ分析・量子化部１１３のＬＰＣ分析
回路１３２は、入力信号波形の２５６サンプル程度の長
さを１ブロックとしてハミング窓をかけて、自己相関法
により線形予測係数、いわゆるαパラメータを求める。
データ出力の単位となるフレーミングの間隔は、１６０
サンプル程度とする。サンプリング周波数ｆｓが例えば
８ｋHzのとき、１フレーム間隔は１６０サンプルで２０
ｍsec となる。
【００２７】ＬＰＣ分析回路１３２からのαパラメータ
は、α→ＬＳＰ変換回路１３３に送られて、線スペクト
ル対（ＬＳＰ）パラメータに変換される。これは、直接
型のフィルタ係数として求まったαパラメータを、例え
ば１０個、すなわち５対のＬＳＰパラメータに変換す
る。変換は例えばニュートン−ラプソン法等を用いて行
う。このＬＳＰパラメータに変換するのは、αパラメー
タよりも補間特性に優れているからである。
【００２８】α→ＬＳＰ変換回路１３３からのＬＳＰパ
ラメータは、ＬＳＰ量子化器１３４によりマトリクスあ
るいはベクトル量子化される。このとき、フレーム間差
分をとってからベクトル量子化してもよく、複数フレー
ム分をまとめてマトリクス量子化してもよい。ここで
は、２０ｍsec を１フレームとし、２０ｍsec 毎に算出
されるＬＳＰパラメータを２フレーム分まとめて、マト
リクス量子化及びベクトル量子化している。
【００２９】このＬＳＰ量子化器１３４からの量子化出
力、すなわちＬＳＰ量子化のインデクスは、端子１０２
を介して取り出され、また量子化済みのＬＳＰベクトル
は、ＬＳＰ補間回路１３６に送られる。
【００３０】ＬＳＰ補間回路１３６は、上記２０ｍsec
あるいは４０ｍsec 毎に量子化されたＬＳＰのベクトル
を補間し、８倍のレートにする。すなわち、２．５ｍse
c 毎にＬＳＰベクトルが更新されるようにする。これ
は、残差波形をハーモニック符号化復号化方法により分
析合成すると、その合成波形のエンベロープは非常にな
だらかでスムーズな波形になるため、ＬＰＣ係数が２０
ｍsec 毎に急激に変化すると異音を発生することがある
からである。すなわち、２．５ｍsec 毎にＬＰＣ係数が
徐々に変化してゆくようにすれば、このような異音の発
生を防ぐことができる。
【００３１】このような補間が行われた２．５ｍsec 毎
のＬＳＰベクトルを用いて入力音声の逆フィルタリング
を実行するために、ＬＳＰ→α変換回路１３７により、
ＬＳＰパラメータを例えば１０次程度の直接型フィルタ
の係数であるαパラメータに変換する。このＬＳＰ→α
変換回路１３７からの出力は、上記ＬＰＣ逆フィルタ回
路１１１に送られ、このＬＰＣ逆フィルタ１１１では、
２．５ｍsec 毎に更新されるαパラメータにより逆フィ
ルタリング処理を行って、滑らかな出力を得るようにし
ている。このＬＰＣ逆フィルタ１１１からの出力は、サ
イン波分析符号化部１１４、具体的には例えばハーモニ
ック符号化回路、の直交変換回路１４５、例えばＤＦＴ
（離散フーリエ変換）回路に送られる。
【００３２】ＬＰＣ分析・量子化部１１３のＬＰＣ分析
回路１３２からのαパラメータは、聴覚重み付けフィル
タ算出回路１３９に送られて聴覚重み付けのためのデー
タが求められ、この重み付けデータが後述する聴覚重み
付きのベクトル量子化器１１６と、第２の符号化部１２
０の聴覚重み付けフィルタ１２５及び聴覚重み付きの合
成フィルタ１２２とに送られる。
【００３３】ハーモニック符号化回路等のサイン波分析
符号化部１１４では、ＬＰＣ逆フィルタ１１１からの出
力を、ハーモニック符号化の方法で分析する。すなわ
ち、ピッチ検出、各ハーモニクスの振幅Ａｍの算出、有
声音（Ｖ）／無声音（ＵＶ）の判別を行い、ピッチによ
って変化するハーモニクスのエンベロープあるいは振幅
Ａｍの個数を次元変換して一定数にしている。
【００３４】図３に示すサイン波分析符号化部１１４の
具体例においては、一般のハーモニック符号化を想定し
ているが、特に、ＭＢＥ（Multiband Excitation: マル
チバンド励起）符号化の場合には、同時刻（同じブロッ
クあるいはフレーム内）の周波数軸領域いわゆるバンド
毎に有声音（Voiced）部分と無声音（Unvoiced）部分と
が存在するという仮定でモデル化することになる。それ
以外のハーモニック符号化では、１ブロックあるいはフ
レーム内の音声が有声音か無声音かの択一的な判定がな
されることになる。なお、以下の説明中のフレーム毎の
Ｖ／ＵＶとは、ＭＢＥ符号化に適用した場合には全バン
ドがＵＶのときを当該フレームのＵＶとしている。ここ
で上記ＭＢＥの分析合成手法については、本件出願人が
先に提案した特願平４−９１４２２号明細書及び図面に
詳細な具体例を開示している。
【００３５】図３のサイン波分析符号化部１１４のオー
プンループピッチサーチ部１４１には、上記入力端子１
０１からの入力音声信号が、またゼロクロスカウンタ１
４２には、上記ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）１０９から
の信号がそれぞれ供給されている。サイン波分析符号化
部１１４の直交変換回路１４５には、ＬＰＣ逆フィルタ
１１１からのＬＰＣ残差あるいは線形予測残差が供給さ
れている。オープンループピッチサーチ部１４１では、
入力信号のＬＰＣ残差をとってオープンループによる比
較的ラフなピッチのサーチが行われ、抽出された粗ピッ
チデータは高精度ピッチサーチ１４６に送られて、後述
するようなクローズドループによる高精度のピッチサー
チ（ピッチのファインサーチ）が行われる。また、オー
プンループピッチサーチ部１４１からは、上記粗ピッチ
データと共にＬＰＣ残差の自己相関の最大値をパワーで
正規化した正規化自己相関最大値ｒ(p) が取り出され、
Ｖ／ＵＶ（有声音／無声音）判定部１１５に送られてい
る。
【００３６】直交変換回路１４５では例えばＤＦＴ（離
散フーリエ変換）等の直交変換処理が施されて、時間軸
上のＬＰＣ残差が周波数軸上のスペクトル振幅データに
変換される。この直交変換回路１４５からの出力は、高
精度ピッチサーチ部１４６及びスペクトル振幅あるいは
エンベロープを評価するためのスペクトル評価部１４８
に送られる。
【００３７】高精度（ファイン）ピッチサーチ部１４６
には、オープンループピッチサーチ部１４１で抽出され
た比較的ラフな粗ピッチデータと、直交変換部１４５に
より例えばＤＦＴされた周波数軸上のデータとが供給さ
れている。この高精度ピッチサーチ部１４６では、上記
粗ピッチデータ値を中心に、0.２〜0.５きざみで±数サ
ンプルずつ振って、最適な小数点付き（フローティン
グ）のファインピッチデータの値へ追い込む。このとき
のファインサーチの手法として、いわゆる合成による分
析 (Analysis by Synthesis)法を用い、合成されたパワ
ースペクトルが原音のパワースペクトルに最も近くなる
ようにピッチを選んでいる。このようなクローズドルー
プによる高精度のピッチサーチ部１４６からのピッチデ
ータについては、スイッチ１１８を介して出力端子１０
４に送っている。
【００３８】スペクトル評価部１４８では、ＬＰＣ残差
の直交変換出力としてのスペクトル振幅及びピッチに基
づいて各ハーモニクスの大きさ及びその集合であるスペ
クトルエンベロープが評価され、高精度ピッチサーチ部
１４６、Ｖ／ＵＶ（有声音／無声音）判定部１１５及び
聴覚重み付きのベクトル量子化器１１６に送られる。
【００３９】Ｖ／ＵＶ（有声音／無声音）判定部１１５
は、直交変換回路１４５からの出力と、高精度ピッチサ
ーチ部１４６からの最適ピッチと、スペクトル評価部１
４８からのスペクトル振幅データと、オープンループピ
ッチサーチ部１４１からの正規化自己相関最大値ｒ(p)
と、ゼロクロスカウンタ１４２からのゼロクロスカウン
ト値とに基づいて、当該フレームのＶ／ＵＶ判定が行わ
れる。さらに、ＭＢＥの場合の各バンド毎のＶ／ＵＶ判
定結果の境界位置も当該フレームのＶ／ＵＶ判定の一条
件としてもよい。このＶ／ＵＶ判定部１１５からの判定
出力は、出力端子１０５を介して取り出される。
【００４０】ところで、スペクトル評価部１４８の出力
部あるいはベクトル量子化器１１６の入力部には、デー
タ数変換（一種のサンプリングレート変換）部が設けら
れている。このデータ数変換部は、上記ピッチに応じて
周波数軸上での分割帯域数が異なり、データ数が異なる
ことを考慮して、エンベロープの振幅データ｜Ａm｜を
一定の個数にするためのものである。すなわち、例えば
有効帯域を３４００ｋHzまでとすると、この有効帯域が
上記ピッチに応じて、８バンド〜６３バンドに分割され
ることになり、これらの各バンド毎に得られる上記振幅
データ｜Ａm｜の個数ｍMX＋１も８〜６３と変化するこ
とになる。このためデータ数変換部１１９では、この可
変個数ｍMX＋１の振幅データを一定個数Ｍ個、例えば４
４個、のデータに変換している。
【００４１】このスペクトル評価部１４８の出力部ある
いはベクトル量子化器１１６の入力部に設けられたデー
タ数変換部からの上記一定個数Ｍ個（例えば４４個）の
振幅データあるいはエンベロープデータが、ベクトル量
子化器１１６により、所定個数、例えば４４個のデータ
毎にまとめられてベクトルとされ、重み付きベクトル量
子化が施される。この重みは、聴覚重み付けフィルタ算
出回路１３９からの出力により与えられる。ベクトル量
子化器１１６からの上記エンベロープのインデクスは、
スイッチ１１７を介して出力端子１０３より取り出され
る。なお、上記重み付きベクトル量子化に先だって、所
定個数のデータから成るベクトルについて適当なリーク
係数を用いたフレーム間差分をとっておくようにしても
よい。
【００４２】次に、第２の符号化部１２０について説明
する。第２の符号化部１２０は、いわゆるＣＥＬＰ（符
号励起線形予測）符号化構成を有しており、特に、入力
音声信号の無声音部分の符号化のために用いられてい
る。この無声音部分用のＣＥＬＰ符号化構成において、
雑音符号帳、いわゆるストキャスティック・コードブッ
ク（stochastic code book）１２１からの代表値出力で
ある無声音のＬＰＣ残差に相当するノイズ出力を、ゲイ
ン回路１２６を介して、聴覚重み付きの合成フィルタ１
２２に送っている。重み付きの合成フィルタ１２２で
は、入力されたノイズをＬＰＣ合成処理し、得られた重
み付き無声音の信号を減算器１２３に送っている。減算
器１２３には、上記入力端子１０１からＨＰＦ（ハイパ
スフィルタ）１０９を介して供給された音声信号を聴覚
重み付けフィルタ１２５で聴覚重み付けした信号が入力
されており、合成フィルタ１２２からの信号との差分あ
るいは誤差を取り出している。なお、聴覚重み付けフィ
ルタ１２５の出力から聴覚重み付き合成フィルタの零入
力応答を事前に差し引いておくものとする。この誤差を
距離計算回路１２４に送って距離計算を行い、誤差が最
小となるような代表値ベクトルを雑音符号帳１２１でサ
ーチする。このような合成による分析（Analysisby Syn
thesis ）法を用いたクローズドループサーチを用いた
時間軸波形のベクトル量子化を行っている。
【００４３】このＣＥＬＰ符号化構成を用いた第２の符
号化部１２０からのＵＶ（無声音）部分用のデータとし
ては、雑音符号帳１２１からのコードブックのシェイプ
インデクスと、ゲイン回路１２６からのコードブックの
ゲインインデクスとが取り出される。雑音符号帳１２１
からのＵＶデータであるシェイプインデクスは、スイッ
チ１２７ｓを介して出力端子１０７ｓに送られ、ゲイン
回路１２６のＵＶデータであるゲインインデクスは、ス
イッチ１２７ｇを介して出力端子１０７ｇに送られてい
る。
【００４４】ここで、これらのスイッチ１２７ｓ、１２
７ｇ及び上記スイッチ１１７、１１８は、上記Ｖ／ＵＶ
判定部１１５からのＶ／ＵＶ判定結果によりオン／オフ
制御され、スイッチ１１７、１１８は、現在伝送しよう
とするフレームの音声信号のＶ／ＵＶ判定結果が有声音
（Ｖ）のときオンとなり、スイッチ１２７ｓ、１２７ｇ
は、現在伝送しようとするフレームの音声信号が無声音
（ＵＶ）のときオンとなる。
【００４５】なお、上記各端子１０２〜１０５、１０７
ｓ、１０７ｇからの各出力は、ＣＲＣ生成回路１８１を
介して出力端子１８２〜１８４から取り出されると共
に、ＣＲＣ生成回路１８１では、後述する６ｋbps モー
ド時に、スピーチ全体に大きな影響を与える重要なビッ
トについてのみ４０ｍsec 毎に８ビットのＣＲＣを計算
し、出力端子１８５を介して出力している。
【００４６】次に、図４は、上記図２に示した本発明に
係る実施の形態としての音声信号復号化装置のより具体
的な構成を示している。この図４において、上記図２の
各部と対応する部分には、同じ指示符号を付している。
【００４７】この図４において、ＣＲＣ検査及びバッド
フレームマスキング回路２８１の入力端子２８２には上
記図１、図３の出力端子１８２からの上記ＬＳＰのコー
ドブックインデクスが入力され、入力端子２８３には上
記図１、図３の出力端子１８３からのＶ／ＵＶ判定出力
が入力され、入力端子２８４には、上記図１、図３の出
力端子１８４からの励起パラメータが入力される。ま
た、バッドフレームマスキング回路２８１の入力端子２
８５には、上記図１、図３の出力端子１８５からのＣＲ
Ｃデータが入力される。
【００４８】ＣＲＣ検査及びバッドフレームマスキング
回路２８１では、これらの入力端子２８２〜２８５から
のデータについてのＣＲＣ符号による検査が行われると
共に、エラーが生じたフレームについては、直前のフレ
ームのパラメータを繰り返し用いることで再生音声が突
然とぎれることを防ぐような、いわゆるバッドフレーム
マスキング処理を施すようにしている。ただし無声音に
ついては、同じパラメータを繰り返し用いると雑音符号
帳２２１から同じ励起（Excitation）ベクトルが繰り返
し読み出されてしまうことを考慮して、後述するよう
に、雑音付加回路２８７により励起ベクトルに雑音を付
加するようにしている。このため、ＣＲＣ検査及びバッ
ドフレームマスキング回路２８１でＣＲＣ検査され得ら
れたＣＲＣエラーを、端子２８６を介して無声音合成部
２２０の雑音付加回路２８７に送るようにしている。
【００４９】ＣＲＣ検査及びバッドフレームマスキング
回路２８１の端子２０２を介して、上記図１、３の端子
１０２からの出力に相当するＬＳＰのベクトル量子化出
力、いわゆるコードブックのインデクスが供給されてい
る。
【００５０】このＬＳＰのインデクスは、ＬＰＣパラメ
ータ再生部２１３のＬＳＰの逆ベクトル量子化器２３１
に送られてＬＳＰ（線スペクトル対）データに逆ベクト
ル量子化され、ＬＳＰ補間回路２３２、２３３に送られ
てＬＳＰの補間処理が施された後、ＬＳＰ→α変換回路
２３４、２３５でＬＰＣ（線形予測符号）のαパラメー
タに変換され、このαパラメータがＬＰＣ合成フィルタ
２１４に送られる。ここで、ＬＳＰ補間回路２３２及び
ＬＳＰ→α変換回路２３４は有声音（Ｖ）用であり、Ｌ
ＳＰ補間回路２３３及びＬＳＰ→α変換回路２３５は無
声音（ＵＶ）用である。またＬＰＣ合成フィルタ２１４
は、有声音部分のＬＰＣ合成フィルタ２３６と、無声音
部分のＬＰＣ合成フィルタ２３７とを分離している。す
なわち、有声音部分と無声音部分とでＬＰＣの係数補間
を独立に行うようにして、有声音から無声音への遷移部
や、無声音から有声音への遷移部で、全く性質の異なる
ＬＳＰ同士を補間することによる悪影響を防止してい
る。
【００５１】また、図４のＣＲＣ検査及びバッドフレー
ムマスキング回路２８１の端子２０３からは、上記図
１、図３のエンコーダ側の端子１０３からの出力に対応
するスペクトルエンベロープ（Ａｍ）の重み付けベクト
ル量子化されたコードインデクスデータが取り出され、
端子２０４からは、上記図１、図３の端子１０４からの
ピッチのデータが供給され、端子２０５からは、上記図
１、図３の端子１０５からのＶ／ＵＶ判定データが取り
出される。
【００５２】端子２０３からのスペクトルエンベロープ
Ａｍのベクトル量子化されたインデクスデータは、逆ベ
クトル量子化器２１２に送られて逆ベクトル量子化が施
され、上記データ数変換に対応する逆変換が施されて、
スペクトルエンベロープのデータとなって、有声音合成
部２１１のサイン波合成回路２１５に送られる。
【００５３】なお、エンコード時にスペクトルのベクト
ル量子化に先だってフレーム間差分をとっている場合に
は、ここでの逆ベクトル量子化後にフレーム間差分の復
号を行ってからデータ数変換を行い、スペクトルエンベ
ロープのデータを得る。
【００５４】サイン波合成回路２１５には、端子２０４
からのピッチ及び端子２０５からの上記Ｖ／ＵＶ判定デ
ータが供給されている。サイン波合成回路２１５から
は、上述した図１、図３のＬＰＣ逆フィルタ１１１から
の出力に相当するＬＰＣ残差データが取り出され、これ
が加算器２１８に送られている。このサイン波合成の具
体的な手法については、例えば本件出願人が先に提案し
た、特願平４−９１４２２号の明細書及び図面、あるい
は特願平６−１９８４５１号の明細書及び図面に開示さ
れている。
【００５５】また、逆ベクトル量子化器２１２からのエ
ンベロープのデータと、端子２０４、２０５からのピッ
チ、Ｖ／ＵＶ判定データとは、有声音（Ｖ）部分のノイ
ズ加算のためのノイズ合成回路２１６に送られている。
このノイズ合成回路２１６からの出力は、重み付き重畳
加算回路２１７を介して加算器２１８に送っている。こ
れは、サイン波合成によって有声音のＬＰＣ合成フィル
タへの入力となるエクサイテイション（Excitation：励
起、励振）を作ると、男声等の低いピッチの音で鼻づま
り感がある点、及びＶ（有声音）とＵＶ（無声音）とで
音質が急激に変化し不自然に感じる場合がある点を考慮
し、有声音部分のＬＰＣ合成フィルタ入力すなわちエク
サイテイションについて、音声符号化データに基づくパ
ラメータ、例えばピッチ、スペクトルエンベロープ振
幅、フレーム内の最大振幅、残差信号のレベル等を考慮
したノイズをＬＰＣ残差信号の有声音部分に加えている
ものである。
【００５６】加算器２１８からの加算出力は、ＬＰＣ合
成フィルタ２１４の有声音用の合成フィルタ２３６に送
られてＬＰＣの合成処理が施されることにより時間波形
データとなり、さらに有声音用ポストフィルタ２３８ｖ
でフィルタ処理された後、加算器２３９に送られる。
【００５７】次に、図４のＣＲＣ検査及びバッドフレー
ムマスキング回路２８１の端子２０７ｓ及び２０７ｇか
らは、上記図３の出力端子１０７ｓ及び１０７ｇからの
ＵＶデータとしてのシェイプインデクス及びゲインイン
デクスがそれぞれ取り出され、無声音合成部２２０に送
られている。端子２０７ｓからのシェイプインデクス
は、無声音合成部２２０の雑音符号帳２２１に、端子２
０７ｇからのゲインインデクスはゲイン回路２２２にそ
れぞれ送られている。雑音符号帳２２１から読み出され
た代表値出力は、励起ベクトル、すなわち無声音のＬＰ
Ｃ残差に相当するノイズ信号成分であり、これが雑音付
加回路２８７を介してゲイン回路２２２に送られて所定
のゲインの振幅となり、窓かけ回路２２３に送られて、
上記有声音部分とのつなぎを円滑化するための窓かけ処
理が施される。
【００５８】雑音付加回路２８７は、ＣＲＣ検査及びバ
ッドフレームマスキング回路２８１の端子２８６からの
ＣＲＣエラー信号が送られており、エラー発生時に、雑
音符号帳２２１から読み出される励起ベクトルに対して
適当に生成したノイズ成分を付加する。
【００５９】これは、ＣＲＣ検査及びバッドフレームマ
スキング回路２８１において、入力端子２８２〜２８５
からのデータについてのＣＲＣ検査を行って、エラーが
生じたフレームについては直前のフレームのパラメータ
を繰り返し用いるようなバッドフレームマスキング処理
を施しているが、無声音フレームでは、同じパラメータ
を繰り返し用いると雑音符号帳２２１から同じ励起（Ex
citation）ベクトルが繰り返し読み出されて、フレーム
長周期のピッチが生じることによる違和感を防止するた
めのものである。一般的には、ＣＲＣエラー検出時に、
無声音合成部２２０において、波形形状が同じ励起ベク
トルを連続して用いないような処理を施せばよい。
【００６０】この同じ波形の繰り返しを回避する手段の
具体例としては、上記雑音付加回路２８７により、雑音
符号帳２２１から読み出された励起ベクトルに適当に生
成したノイズを付加したり、雑音符号帳２２１の励起ベ
クトルをランダムに選択するようにしたり、図５に示す
ようにガウシアンノイズ等の雑音を発生してそれを励起
ベクトルと置換する構成等を挙げることができる。すな
わち、図５の例では、雑音符号帳２２１からの出力と、
雑音発生回路２８８からの出力とを、端子２８６からの
ＣＲＣエラー信号に応じて切換制御される切換スイッチ
２８９を介してゲイン回路２２２に送るようにしてお
り、エラー検出時に雑音発生回路２８８からのガウシア
ンノイズ等の雑音がゲイン回路２８９に送られる。上記
雑音符号帳２２１の励起ベクトルをランダムに選択する
具体例は、ＣＲＣ検査及びバッドフレームマスキング回
路２８１側で、エラー検出時に雑音符号帳２２１を読み
出すシェイプインデクスとして適当な乱数を出力するこ
とで実現できる。
【００６１】窓かけ回路２２３からの出力は、無声音合
成部２２０からの出力として、ＬＰＣ合成フィルタ２１
４のＵＶ（無声音）用の合成フィルタ２３７に送られ
る。合成フィルタ２３７では、ＬＰＣ合成処理が施され
ることにより無声音部分の時間波形データとなり、この
無声音部分の時間波形データは無声音用ポストフィルタ
２３８ｕでフィルタ処理された後、加算器２３９に送ら
れる。
【００６２】加算器２３９では、有声音用ポストフィル
タ２３８ｖからの有声音部分の時間波形信号と、無声音
用ポストフィルタ２３８ｕからの無声音部分の時間波形
データとが加算され、出力端子２０１より取り出され
る。
【００６３】ところで、上記音声信号符号化装置では、
要求される品質に合わせ異なるビットレートの出力デー
タを出力することができ、出力データのビットレートが
可変されて出力される。
【００６４】具体的には、出力データのビットレート
を、低ビットレートと高ビットレートとに切り換えるこ
とができる。例えば、低ビットレートを２ｋbpsとし、
高ビットレートを６ｋbpsとする場合には、以下の表１
に示す各ビットレートのデータが出力される。
【００６５】
【表１】
【００６６】この表１において、出力端子１０４からの
ピッチデータについては、有声音時に、常に８bits／２
０ｍsec で出力され、出力端子１０５から出力されるＶ
／ＵＶ判定出力は、常に１bit／２０ｍsecである。出力
端子１０２から出力されるＬＳＰ量子化のインデクス
は、３２bits／４０ｍsecと４８bits／４０ｍsecとの間
で切り換えが行われる。また、出力端子１０３から出力
される有声音時（Ｖ）のインデクスは、１５bits／２０
ｍsecと８７bits／２０ｍsecとの間で切り換えが行わ
れ、出力端子１０７ｓ、１０７ｇから出力される無声音
時（ＵＶ）のインデクスは、１１bits／１０ｍsecと２
３bits／５ｍsecとの間で切り換えが行われる。これに
より、有声音時（Ｖ）の出力データは、２ｋbpsでは４
０bits／２０ｍsecとなり、６ｋbpsでは１２０bits／２
０ｍsecとなる。また、無声音時（ＵＶ）の出力データ
は、２ｋbpsでは３９bits／２０ｍsecとなり、６ｋbps
では１１７bits／２０ｍsecとなる。
【００６７】ここで、６ｋbps のモードでは、スピーチ
全体に大きな影響を与える重要なビットについてのみ、
４０ｍsec 毎に８ビットのＣＲＣを計算し付加してい
る。すなわち、ＣＲＣデータは８bits／４０ｍsec であ
り、このＣＲＣにより保護されるビットの具体例として
は、Ｖ／ＵＶ判定出力の１bit／２０ｍsecと、ＬＳＰ量
子化インデクスの４８bits／４０ｍsec の内の第１のＬ
ＳＰパラメータ（ＬＳＰ１）の８bits／４０ｍsec とが
常時（Ｖ／ＵＶにかかわらず）保護され、有声音時には
さらにピッチデータの８bits／２０ｍsec と、１段目の
シェイプの５＋５bits／２０ｍsec と、ゲインの５bits
／２０ｍsec とが保護され、無声音時には各段のゲイン
の９bits／５ｍsec 及び３bits／５ｍsec が保護され
る。
【００６８】尚、上記ＬＳＰ量子化のインデクス、有声
音時（Ｖ）のインデクス、及び無声音時（ＵＶ）のイン
デクスについては、後述する各部の構成と共に説明す
る。
【００６９】次に、図６及び図７を用いて、ＬＳＰ量子
化器１３４におけるマトリクス量子化及びベクトル量子
化について詳細に説明する。
【００７０】上述のように、ＬＰＣ分析回路１３２から
のαパラメータは、α→ＬＳＰ変換回路１３３に送られ
て、ＬＳＰパラメータに変換される。例えば、ＬＰＣ分
析回路１３２でＰ次のＬＰＣ分析を行う場合には、αパ
ラメータはＰ個算出される。このＰ個のαパラメータ
は、ＬＳＰパラメータに変換され、バッファ６１０に保
持される。
【００７１】このバッファ６１０からは、２フレーム分
のＬＳＰパラメータが出力される。２フレーム分のＬＳ
Ｐパラメータはマトリクス量子化部６２０でマトリクス
量子化される。マトリクス量子化部６２０は、第１のマ
トリクス量子化部６２０1 と第２のマトリクス量子化部
６２０2 とから成る。２フレーム分のＬＳＰパラメータ
は、第１のマトリクス量子化部６２０1 でマトリクス量
子化され、これにより得られる量子化誤差が、第２のマ
トリクス量子化部６２０2 でさらにマトリクス量子化さ
れる。これらのマトリクス量子化により、時間軸方向及
び周波数軸方向の相関を取り除く。
【００７２】マトリクス量子化部６２０2 からの２フレ
ーム分の量子化誤差は、ベクトル量子化部６４０に入力
される。ベクトル量子化部６４０は、第１のベクトル量
子化部６４０1 と第２のベクトル量子化部６４０2 とか
ら成る。さらに、第１のベクトル量子化部６４０1 は、
２つのベクトル量子化部６５０、６６０から成り、第２
のベクトル量子化部６４０2 は、２つのベクトル量子化
部６７０、６８０から成る。第１のベクトル量子化部６
４０1 のベクトル量子化部６５０、６６０で、マトリク
ス量子化部６２０からの量子化誤差が、それぞれ１フレ
ーム毎にベクトル量子化される。これにより得られる量
子化誤差ベクトルは、第２のベクトル量子化部６４０2
のベクトル量子化部６７０、６８０で、さらにベクトル
量子化される。これらのベクトル量子化により、周波数
軸方向の相関を処理する。
【００７３】このように、マトリクス量子化を施す工程
を行うマトリクス量子化部６２０は、第１のマトリクス
量子化工程を行う第１のマトリクス量子化部６２０1
と、この第１のマトリクス量子化による量子化誤差をマ
トリクス量子化する第２のマトリクス量子化工程を行う
第２のマトリクス量子化部６２０2 とを少なくとも有
し、上記ベクトル量子化を施す工程を行うベクトル量子
化部６４０は、第１のベクトル量子化工程を行う第１の
ベクトル量子化部６４０1 と、この第１のベクトル量子
化の際の量子化誤差ベクトルをベクトル量子化する第２
のベクトル量子化工程を行う第２のベクトル量子化部６
４０2 とを少なくとも有する。
【００７４】次に、マトリクス量子化及びベクトル量子
化について具体的に説明する。
【００７５】バッファ６１０に保持された、２フレーム
分のＬＳＰパラメータ、すなわち１０×２の行列は、マ
トリクス量子化器６２０1 に送られる。上記第１のマト
リクス量子化部６２０1 では、２フレーム分のＬＳＰパ
ラメータが加算器６２１を介して重み付き距離計算器６
２３に送られ、最小となる重み付き距離が算出される。
【００７６】この第１のマトリクス量子化部６２０1 に
よるコードブックサーチ時の歪尺度ｄMQ1は、ＬＳＰパ
ラメータＸ1 、量子化値Ｘ1'を用い、（１）式で示す。
【００７７】
【数１】
【００７８】ここで、ｔはフレーム番号、ｉはＰ次元の
番号を示す。
【００７９】また、このときの、周波数軸方向及び時間
軸方向に重みの制限を考慮しない場合の重みｗを（２）
式で示す。
【００８０】
【数２】
【００８１】この（２）式の重みｗは、後段のマトリク
ス量子化及びベクトル量子化でも用いられる。
【００８２】算出された重み付き距離はマトリクス量子
化器（ＭＱ1） ６２２に送られて、マトリクス量子化が
行われる。このマトリクス量子化により出力される８ビ
ットのインデクスは信号切換器６９０に送られる。ま
た、マトリクス量子化による量子化値は、加算器６２１
で、バッファ６１０からの２フレーム分のＬＳＰパラメ
ータから減算される。重み付き距離計算器６２３では、
加算器６２１からの出力を用いて、重み付き距離が算出
される。このように、２フレーム毎に、順次、重み付き
距離計算器６２３では重み付き距離が算出されて、マト
リクス量子化器６２２でマトリクス量子化が行われる。
重み付き距離が最小となる量子化値が選ばれる。また、
加算器６２１からの出力は、第２のマトリクス量子化部
６２０2 の加算器６３１に送られる。
【００８３】第２のマトリクス量子化部６２０2 でも第
１のマトリクス量子化部６２０1 と同様にして、マトリ
クス量子化を行う。上記加算器６２１からの出力は、加
算器６３１を介して重み付き距離計算器６３３に送ら
れ、最小となる重み付き距離が算出される。
【００８４】この第２のマトリクス量子化部６２０2 に
よるコードブックサーチ時の歪尺度ｄMQ2 を、第１のマ
トリクス量子化部６２０1 からの量子化誤差Ｘ2 、量子
化値Ｘ2'により、（３）式で示す。
【００８５】
【数３】
【００８６】この重み付き距離はマトリクス量子化器
（ＭＱ2） ６３２に送られて、マトリクス量子化が行わ
れる。このマトリクス量子化により出力される８ビット
のインデクスは信号切換器６９０に送られる。また、マ
トリクス量子化による量子化値は、加算器６３１で、２
フレーム分の量子化誤差から減算される。重み付き距離
計算器６３３では、加算器６３１からの出力を用いて、
重み付き距離が順次算出されて、重み付き距離が最小と
なる量子化値が選ばれる。また、加算器６３１からの出
力は、第１のベクトル量子化部６４０1 の加算器６５
１、６６１に１フレームずつ送られる。
【００８７】この第１のベクトル量子化部６４０1 で
は、１フレーム毎にベクトル量子化が行われる。加算器
６３１からの出力は、１フレーム毎に、加算器６５１、
６６１を介して重み付き距離計算器６５３、６６３にそ
れぞれ送られ、最小となる重み付き距離が算出される。
【００８８】量子化誤差Ｘ2と量子化値Ｘ2'との差分
は、１０×２の行列であり、 Ｘ2−Ｘ2’＝［ｘ3-1 ，ｘ3-2 ］ と表すときの、この第１のベクトル量子化部６４０1 の
ベクトル量子化器６５２、６６２によるコードブックサ
ーチ時の歪尺度ｄVQ1、ｄVQ2を、（４）、（５）式で示
す。
【００８９】
【数４】
【００９０】この重み付き距離はベクトル量子化器（Ｖ
Ｑ1） ６５２、ベクトル量子化器（ＶＱ2） ６６２にそ
れぞれ送られて、ベクトル量子化が行われる。このベク
トル量子化により出力される各８ビットのインデクスは
信号切換器６９０に送られる。また、ベクトル量子化に
よる量子化値は、加算器６５１、６６１で、入力された
２フレーム分の量子化誤差ベクトルから減算される。重
み付き距離計算器６５３、６６３では、加算器６５１、
６６１からの出力を用いて、重み付き距離が順次算出さ
れて、重み付き距離が最小となる量子化値が選ばれる。
また、加算器６５１、６６１からの出力は、第２のベク
トル量子化部６４０2 の加算器６７１、６８１にそれぞ
れ送られる。
【００９１】ここで、ｘ4-1 ＝ｘ3-1 −ｘ’3-1 ｘ4-2 ＝ｘ3-2 −ｘ’3-2 と表すときの、この第２のベクトル量子化部６４０2 の
ベクトル量子化器６７２、６８２によるコードブックサ
ーチ時の歪尺度ｄVQ3、ｄVQ4を、（６）、（７）式で示
す。
【００９２】
【数５】
【００９３】この重み付き距離はベクトル量子化器（Ｖ
Ｑ3） ６７２、ベクトル量子化器（ＶＱ4） ６８２にそ
れぞれ送られて、ベクトル量子化が行われる。このベク
トル量子化により出力される各８ビットのインデクスは
信号切換器６９０に送られる。また、ベクトル量子化に
よる量子化値は、加算器６７１、６８１で、入力された
２フレーム分の量子化誤差ベクトルから減算される。重
み付き距離計算器６７３、６８３では、加算器６７１、
６８１からの出力を用いて、重み付き距離が順次算出さ
れて、重み付き距離が最小となる量子化値が選ばれる。
【００９４】また、コードブックの学習時には、上記各
歪尺度をもとにして、一般化ロイドアルゴリズム（ＧＬ
Ａ）により学習を行う。
【００９５】尚、コードブックサーチ時と学習時の歪尺
度は、異なる値であっても良い。
【００９６】上記マトリクス量子化器６２２、６３２、
ベクトル量子化器６５２、６６２、６７２、６８２から
の各８ビットのインデクスは、信号切換器６９０で切り
換えられて、出力端子６９１から出力される。
【００９７】具体的には、低ビットレート時には、上記
第１のマトリクス量子化工程を行う第１のマトリクス量
子化部６２０1 、上記第２のマトリクス量子化工程を行
う第２のマトリクス量子化部６２０2 、及び上記第１の
ベクトル量子化工程を行う第１のベクトル量子化部６４
０1 での出力を取り出し、高ビットレート時には、上記
低ビットレート時の出力に上記第２のベクトル量子化工
程を行う第２のベクトル量子化部６４０2 での出力を合
わせて取り出す。
【００９８】これにより、２ｋbps 時には、３２bits／
４０ｍsec のインデクスが出力され、６ｋbps 時には、
４８bits／４０ｍsec のインデクスが出力される。
【００９９】また、上記マトリクス量子化部６２０及び
上記ベクトル量子化部６４０では、上記ＬＰＣ係数を表
現するパラメータの持つ特性に合わせた、周波数軸方向
又は時間軸方向、あるいは周波数軸及び時間軸方向に制
限を持つ重み付けを行う。
【０１００】先ず、ＬＳＰパラメータの持つ特性に合わ
せた、周波数軸方向に制限を持つ重み付けについて説明
する。例えば、次数Ｐ＝１０とするとき、ＬＳＰパラメ
ータｘ（ｉ）を、低域、中域、高域の３つの領域とし
て、 Ｌ1＝｛ｘ（ｉ）｜１≦ｉ≦２｝ Ｌ2＝｛ｘ（ｉ）｜３≦ｉ≦６｝ Ｌ3＝｛ｘ（ｉ）｜７≦ｉ≦１０｝ とグループ化する。そして、各グループＬ1、Ｌ2、Ｌ3
の重み付けを１／４、１／２、１／４とすると、各グル
ープＬ1、Ｌ2、Ｌ3 の周波数軸方向のみに制限を持つ重
みは、（８）、（９）、（１０）式となる。
【０１０１】
【数６】
【０１０２】これにより、各ＬＳＰパラメータの重み付
けは、各グループ内でのみ行われ、その重みは各グルー
プに対する重み付けで制限される。
【０１０３】ここで、時間軸方向からみると、各フレー
ムの重み付けの総和は、必ず１となるので、時間軸方向
の制限は１フレーム単位である。この時間軸方向のみに
制限を持つ重みは、（１１）式となる。
【０１０４】
【数７】
【０１０５】この（１１）式により、周波数軸方向での
制限のない、フレーム番号ｔ＝０，１の２つのフレーム
間で、重み付けが行われる。この時間軸方向にのみ制限
を持つ重み付けは、マトリクス量子化を行う２フレーム
間で行う。
【０１０６】また、学習時には、学習データとして用い
る全ての音声フレーム、即ち全データのフレーム数Ｔに
ついて、（１２）式により、重み付けを行う。
【０１０７】
【数８】
【０１０８】また、周波数軸方向及び時間軸方向に制限
を持つ重み付けについて説明する。例えば、次数Ｐ＝１
０とするとき、ＬＳＰパラメータｘ（ｉ，ｔ）を、低
域、中域、高域の３つの領域として、 Ｌ1＝｛ｘ（ｉ，ｔ）｜１≦ｉ≦２，０≦ｔ≦１｝ Ｌ2＝｛ｘ（ｉ，ｔ）｜３≦ｉ≦６，０≦ｔ≦１｝ Ｌ3＝｛ｘ（ｉ，ｔ）｜７≦ｉ≦１０，０≦ｔ≦１｝ とグループ化する。各グループＬ1、Ｌ2、Ｌ3 の重み付
けを１／４、１／２、１／４とすると、各グループ
Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3 の周波数軸方向及び時間軸方向に制限を
持つ重み付けは、（１３）、（１４）、（１５）式とな
る。
【０１０９】
【数９】
【０１１０】この（１３）、（１４）、（１５）式によ
り、周波数軸方向では３つの帯域毎に、時間軸方向では
マトリクス量子化を行う２フレーム間に重み付けの制限
を加えた重み付けを行う。これは、コードブックサーチ
時及び学習時共に有効となる。
【０１１１】また、学習時においては、全データのフレ
ーム数について重み付けを行う。ＬＳＰパラメータｘ
（ｉ，ｔ）を、低域、中域、高域の３つの領域として、 Ｌ1 ＝｛ｘ（ｉ，ｔ）｜１≦ｉ≦２，０≦ｔ≦Ｔ｝ Ｌ2 ＝｛ｘ（ｉ，ｔ）｜３≦ｉ≦６，０≦ｔ≦Ｔ｝ Ｌ3 ＝｛ｘ（ｉ，ｔ）｜７≦ｉ≦１０，０≦ｔ≦Ｔ｝ とグループ化し、各グループＬ1、Ｌ2、Ｌ3 の重み付け
を１／４、１／２、１／４とすると、各グループＬ1、
Ｌ2、Ｌ3 の周波数軸方向及び時間軸方向に制限を持つ
重み付けは、（１６）、（１７）、（１８）式となる。
【０１１２】
【数１０】
【０１１３】この（１６）、（１７）、（１８）式によ
り、周波数軸方向では３つの帯域毎に重み付けを行い、
時間軸方向では全フレーム間で重み付けを行うことがで
きる。
【０１１４】さらに、上記マトリクス量子化部６２０及
び上記ベクトル量子化部６４０では、上記ＬＳＰパラメ
ータの変化の大きさに応じて重み付けを行う。音声フレ
ーム全体においては少数フレームとなる、Ｖ→ＵＶ、Ｕ
Ｖ→Ｖの遷移（トランジェント）部において、子音と母
音との周波数特性の違いから、ＬＳＰパラメータは大き
く変化する。そこで、（１９）式に示す重みを、上述の
重みｗ’（ｉ，ｔ）に乗算することにより、上記遷移部
を重視する重み付けを行うことができる。
【０１１５】
【数１１】
【０１１６】尚、（１９）式の代わりに、（２０）式を
用いることも考えられる。
【０１１７】
【数１２】
【０１１８】このように、ＬＳＰ量子化器１３４では、
２段のマトリクス量子化及び２段のベクトル量子化を行
うことにより、出力するインデクスのビット数を可変に
することができる。
【０１１９】次に、ベクトル量子化部１１６の基本構成
を図８に、また図８のベクトル量子化部１１６のより具
体的な構成を図９にそれぞれ示し、ベクトル量子化器１
１６におけるスペクトルエンベロープ（Ａｍ）の重み付
きベクトル量子化の具体例について説明する。
【０１２０】先ず、図３の音声信号符号化装置におい
て、スペクトル評価部１４８の出力側あるいはベクトル
量子化器１１６の入力側に設けられたスペクトルエンベ
ロープの振幅のデータ数を一定個数にするデータ数変換
の具体例について説明する。
【０１２１】このデータ数変換には種々の方法が考えら
れるが、本実施の形態においては、例えば、周波数軸上
の有効帯域１ブロック分の振幅データに対して、ブロッ
ク内の最後のデータからブロック内の最初のデータまで
の値を補間するようなダミーデータ、あるいはブロック
の最後のデータ、最初のデータを繰り返すような所定の
データを付加してデータ個数をＮF 個に拡大した後、帯
域制限型のＯS 倍（例えば８倍）のオーバーサンプリン
グを施すことによりＯS 倍の個数の振幅データを求め、
このＯS 倍の個数（（ｍMX＋１）×ＯS 個）の振幅デー
タを直線補間してさらに多くのＮM 個（例えば２０４８
個）に拡張し、このＮM 個のデータを間引いて上記一定
個数Ｍ（例えば４４個）のデータに変換している。実際
には、最終的に必要なＭ個のデータを作成するのに必要
なデータのみをオーバーサンプリング及び直線補間で算
出しており、ＮM 個のデータを全て求めてはいない。
【０１２２】図８の重み付きベクトル量子化を行うベク
トル量子化器１１６は、第１のベクトル量子化工程を行
う第１のベクトル量子化部５００と、この第１のベクト
ル量子化部５００における第１のベクトル量子化の際の
量子化誤差ベクトルを量子化する第２のベクトル量子化
工程を行う第２のベクトル量子化部５１０とを少なくと
も有する。この第１のベクトル量子化部５００は、いわ
ゆる１段目のベクトル量子化部であり、第２のベクトル
量子化部５１０は、いわゆる２段目のベクトル量子化部
である。
【０１２３】第１のベクトル量子化部５００の入力端子
５０１には、スペクトル評価部１４８の出力ベクトル
ｘ、即ち一定個数Ｍのエンベロープデータが入力され
る。この出力ベクトルｘは、ベクトル量子化器５０２で
重み付きベクトル量子化される。これにより、ベクトル
量子化器５０２から出力されるシェイプインデクスは出
力端子５０３から出力され、また、量子化値ｘ0 'は出力
端子５０４から出力されると共に、加算器５０５、５１
３に送られる。加算器５０５では、ソースベクトルｘか
ら量子化値ｘ0 'が減算されて、複数次元の量子化誤差ベ
クトルｙが得られる。
【０１２４】この量子化誤差ベクトルｙは、第２のベク
トル量子化部５１０内のベクトル量子化部５１１に送ら
れる。このベクトル量子化部５１１は、複数個のベクト
ル量子化器で構成され、図８では、２個のベクトル量子
化器５１１1、５１１2から成る。量子化誤差ベクトルｙ
は次元分割されて、２個のベクトル量子化器５１１1、
５１１2で、それぞれ重み付きベクトル量子化される。
これらのベクトル量子化器５１１1、５１１2から出力さ
れるシェイプインデクスは、出力端子５１２1、５１２2
からそれぞれ出力され、また、量子化値ｙ1 ’、ｙ2 ’は
次元方向に接続されて、加算器５１３に送られる。この
加算器５１３では、量子化値ｙ1 ’、ｙ2 ’と量子化値ｘ
0 ’とが加算されて、量子化値ｘ1 ’が生成される。この
量子化値ｘ1 ’は出力端子５１４から出力される。
【０１２５】これにより、低ビットレート時には、上記
第１のベクトル量子化部５００による第１のベクトル量
子化工程での出力を取り出し、高ビットレート時には、
上記第１のベクトル量子化工程での出力及び上記第２の
量子化部５１０による第２のベクトル量子化工程での出
力を取り出す。
【０１２６】具体的には、図９に示すように、ベクトル
量子化器１１６内の第１のベクトル量子化部５００のベ
クトル量子化器５０２は、Ｌ次元、例えば４４次元の２
ステージ構成としている。
【０１２７】すなわち、４４次元でコードブックサイズ
が３２のベクトル量子化コードブックからの出力ベクト
ルの和に、ゲインｇi を乗じたものを、４４次元のスペ
クトルエンベロープベクトルｘの量子化値ｘ0 'として使
用する。これは、図９に示すように、２つのシェイプコ
ードブックをＣＢ０、ＣＢ１とし、その出力ベクトルを
ｓ0i 、ｓ1j 、ただし０≦ｉ，ｊ≦３１、とする。また、
ゲインコードブックＣＢｇの出力をｇl 、ただし０≦ｌ
≦３１、とする。ｇl はスカラ値である。この最終出力
ｘ0 'は、ｇi（ｓ0i ＋ｓ1j ） となる。
【０１２８】ＬＰＣ残差について上記ＭＢＥ分析によっ
て得られたスペクトルエンベロープＡｍを一定次元に変
換したものをｘとする。このとき、ｘをいかに効率的に
量子化するかが重要である。
【０１２９】ここで、量子化誤差エネルギＥを、 Ｅ＝‖Ｗ｛Ｈｘ−Ｈｇl（ｓ0i ＋ｓ1j ）｝‖2 ・・・ （２１） ＝‖ＷＨ｛ｘ−ｇl（ｓ0i ＋ｓ1j ）｝‖2 と定義する。この（２１）式において、ＨはＬＰＣの合
成フィルタの周波数軸上での特性であり、Ｗは聴覚重
み付けの周波数軸上での特性を表す重み付けのための行
列である。
【０１３０】行列Ｈは、現フレームのＬＰＣ分析結果
によるαパラメータを、αi （１≦ｉ≦Ｐ）として、
【０１３１】
【数１３】
【０１３２】の周波数特性からＬ次元、例えば４４次元
の各対応する点の値をサンプルしたものである。
【０１３３】算出手順としては、一例として、１、
α1、α2、・・・、αp に０詰めして、すなわち、１、
α1、α2、・・・、αp 、０、０、・・・、０として、
例えば２５６点のデータにする。その後、２５６点ＦＦ
Ｔを行い、（re2＋im2）1/2 を０〜πに対応する点に対
して算出して、その逆数をとる。それをＬ点、すなわち
例えば４４点に間引いたものを対角要素とする行列を、
【０１３４】
【数１４】
【０１３５】とする。
【０１３６】聴覚重み付け行列Ｗは、以下のように求
められる。
【０１３７】
【数１５】
【０１３８】この（２３）式で、αi は入力のＬＰＣ分
析結果である。また、λa、λbは定数であり、一例とし
て、λa＝０．４、λb＝０．９が挙げられる。
【０１３９】行列あるいはマトリクスＷは、上記（２
３）式の周波数特性から算出できる。一例として、１、
α1λb、α2λb2、・・・、αpλbp、０、０、・・・、
０として２５６点のデータとしてＦＦＴを行い、０以上
π以下の区間に対して（re2[ｉ]＋im2[ｉ]）1/2 、０≦
ｉ≦１２８、を求める。次に、１、α1λa、α2λa2、
・・・、αpλap 、０、０、・・・、０として分母の周
波数特性を２５６点ＦＦＴで０〜πの区間を１２８点で
算出する。これを（re'2[ｉ]＋im'2[ｉ]）1/2、０≦ｉ
≦１２８、とする。
【０１４０】
【数１６】
【０１４１】として、上記（２３）式の周波数特性が求
められる。
【０１４２】これをＬ次元、例えば４４次元ベクトルの
対応する点について、以下の方法で求める。より正確に
は、直線補間を用いるべきであるが、以下の例では最も
近い点の値で代用している。
【０１４３】すなわち、 ω[ｉ]＝ω0［nint(128ｉ/L)］ １≦ｉ≦Ｌ ただし、nint（Ｘ）は、Ｘに最も近い整数を返す関数で
ある。
【０１４４】また、上記Ｈに関しても同様の方法で、
h(1)、h(2)、・・・、h(L)を求めている。すなわち、
【０１４５】
【数１７】
【０１４６】となる。
【０１４７】ここで、他の例として、ＦＦＴの回数を減
らすのに、Ｈ(ｚ)Ｗ(ｚ)を先に求めてから、周波数特性
を求めてもよい。すなわち、
【０１４８】
【数１８】
【０１４９】この（２５）式の分母を展開した結果を、
【０１５０】
【数１９】
【０１５１】とする。ここで、１、β1、β2、・・・、
β2p、０、０、・・・、０として、例えば２５６点のデ
ータにする。その後、２５６点ＦＦＴを行い、振幅の周
波数特性を、
【０１５２】
【数２０】
【０１５３】とする。これより、
【０１５４】
【数２１】
【０１５５】これをＬ次元ベクトルの対応する点につい
て求める。上記ＦＦＴのポイント数が少ない場合は、直
線補間で求めるべきであるが、ここでは最寄りの値を使
用している。すなわち、
【０１５６】
【数２２】
【０１５７】である。これを対角要素とする行列を
Ｗ’とすると、
【０１５８】
【数２３】
【０１５９】となる。（２６）式は上記（２４）式と同
一のマトリクスとなる。
【０１６０】あるいは、（２５）式より直接｜Ｈ（exp
(jω)）Ｗ（exp(jω)）｜をω＝ｉπ／Ｌに関して（た
だし、１≦ｉ≦Ｌ）算出したものをwh[i] に使用しても
よい。又は、（２５）式のインパルス応答を適当な長さ
（例えば４０点）求めて、それを用いてＦＦＴして振幅
周波数特性を求めて使用してもよい。
【０１６１】このマトリクス、すなわち重み付き合成フ
ィルタの周波数特性を用いて、上記（２１）式を書き直
すと、
【０１６２】
【数２４】
【０１６３】となる。
【０１６４】ここで、シェイプコードブックとゲインコ
ードブックの学習法について説明する。
【０１６５】先ず、ＣＢ０に関しコードベクトルｓ0c を
選択する全てのフレームｋに関して歪の期待値を最小化
する。そのようなフレームがＭ個あるとして、
【０１６６】
【数２５】
【０１６７】を最小化すればよい。この（２８）式中
で、Ｗ'kはｋ番目のフレームに対する重み、ｘk はｋ
番目のフレームの入力、ｇk はｋ番目のフレームのゲイ
ン、ｓ1k はｋ番目のフレームについてのコードブックＣ
Ｂ１からの出力、をそれぞれ示す。
【０１６８】この（２８）式を最小化するには、
【０１６９】
【数２６】
【０１７０】
【数２７】
【０１７１】次に、ゲインに関しての最適化を考える。
【０１７２】ゲインのコードワードｇc を選択するｋ番
目のフレームに関しての歪の期待値Ｊg は、
【０１７３】
【数２８】
【０１７４】上記（３１）式及び（３２）式は、シェイ
プｓ0i 、ｓ1j 及びゲインｇl 、０≦ｉ≦３１、０≦ｊ≦
３１、０≦ｌ≦３１の最適なセントロイドコンディショ
ン(Centroid Condition)、すなわち最適なデコーダ出力
を与えるものである。なお、ｓ1j に関してもｓ0i と同様
に求めることができる。
【０１７５】次に、最適エンコード条件（Nearest Neig
hbour Condition ）を考える。
【０１７６】歪尺度を求める上記（２７）式、すなわ
ち、Ｅ＝‖Ｗ'（ｘ−ｇl（ｓ0i ＋ｓ1j ））‖2 を最小
化するｓ0i 、ｓ1j を、入力ｘ、重みマトリクスＷ' が
与えられる毎に、すなわち毎フレームごとに決定する。
【０１７７】本来は、総当り的に全てのｇl（０≦ｌ≦
３１）、ｓ0i （０≦ｉ≦３１）、ｓ1j （０≦ｊ≦３１）
の組み合せの、３２×３２×３２＝３２７６８通りにつ
いてＥを求めて、最小のＥを与えるｇl 、ｓ0i 、ｓ1j の
組を求めるべきであるが、膨大な演算量となるので、本
実施の形態では、シェイプとゲインのシーケンシャルサ
ーチを行っている。なお、ｓ0i とｓ1j との組み合せにつ
いては、総当りサーチを行うものとする。これは、３２
×３２＝１０２４通りである。以下の説明では、簡単化
のため、ｓ0i ＋ｓ1j をｓm と記す。
【０１７８】上記（２７）式は、Ｅ＝‖Ｗ'（ｘ−ｇl
ｓm）‖2 となる。さらに簡単のため、ｘw ＝Ｗ'ｘ、
ｓw ＝Ｗ'ｓm とすると、
【０１７９】
【数２９】
【０１８０】となる。従って、ｇl の精度が充分にとれ
ると仮定すると、
【０１８１】
【数３０】
【０１８２】という２つのステップに分けてサーチする
ことができる。元の表記を用いて書き直すと、
【０１８３】
【数３１】
【０１８４】となる。この（３５）式が最適エンコード
条件(Nearest Neighbour Condition)である。
【０１８５】ここで上記（３１）、（３２）式の条件
（Centroid Condition）と、（３５）式の条件を用い
て、ＬＢＧ(Linde-Buzo-Gray)アルゴリズム、いわゆる
一般化ロイドアルゴリズム（Generalized Lloyd Algori
thm:ＧＬＡ）によりコードブック（ＣＢ０、ＣＢ１、Ｃ
Ｂｇ）を同時にトレーニングできる。
【０１８６】なお、本実施の形態では、Ｗ’として、
入力ｘのノルムで割り込んだＷ’を使用している。す
なわち、上記（３１）、（３２）、（３５）式におい
て、事前にＷ’にＷ’／‖ｘ‖を代入して使用して
いる。
【０１８７】あるいは別法として、ベクトル量子化器１
１６でのベクトル量子化の際の聴覚重み付けに用いられ
る重みＷ’については、上記（２６）式で定義されて
いるが、過去のＷ’も加味して現在のＷ’を求める
ことにより、テンポラルマスキングも考慮したＷ’を
求めてもよい。
【０１８８】上記（２６）式中のwh(1),wh(2),・・・,w
h(L)に関して、時刻ｎ、すなわち第ｎフレームで算出さ
れたものをそれぞれwhn(1),whn(2),・・・,whn(L) とす
る。
【０１８９】時刻ｎで過去の値を考慮した重みをＡ
n(i)、１≦ｉ≦Ｌ と定義すると、
【０１９０】
【数３２】
【０１９１】とする。ここで、λは例えばλ＝０．２と
すればよい。このようにして求められたＡn(i)、１≦ｉ
≦Ｌ について、これを対角要素とするマトリクスを上
記重みとして用いればよい。
【０１９２】このように重み付きベクトル量子化により
得られたシェイプインデクスｓ0i 、ｓ1j は、出力端子５
２０、５２２からそれぞれ出力され、ゲインインデクス
ｇlは、出力端子５２１から出力される。また、量子化
値ｘ0 'は、出力端子５０４から出力されると共に、加算
器５０５に送られる。
【０１９３】この加算器５０５では、スペクトルエンベ
ロープベクトルｘから量子化値ｘ0 'が減算されて、量子
化誤差ベクトルｙが生成される。この量子化誤差ベクト
ルｙは、具体的には、８個のベクトル量子化器５１１1
〜５１１8から成るベクトル量子化部５１１に送られ
て、次元分割され、各ベクトル量子化器５１１1〜５１
１８で重み付きのベクトル量子化が施される。
【０１９４】第２のベクトル量子化部５１０では、第１
のベクトル量子化部５００と比較して、かなり多くのビ
ット数を用いるため、コードブックのメモリ容量及びコ
ードブックサーチのための演算量（Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔ
ｙ）が非常に大きくなり、第１のベクトル量子化部５０
０と同じ４４次元のままでベクトル量子化を行うこと
は、不可能である。そこで、第２のベクトル量子化部５
１０内のベクトル量子化部５１１を複数個のベクトル量
子化器で構成し、入力される量子化値を次元分割して、
複数個の低次元ベクトルとして、重み付きのベクトル量
子化を行う。
【０１９５】ベクトル量子化器５１１1〜５１１8で用い
る各量子化値ｙ0 〜ｙ7 と、次元数と、ビット数との関係
を、表２に示す。
【０１９６】
【表２】
【０１９７】ベクトル量子化器５１１1〜５１１8から出
力されるインデクスＩdvq0〜Ｉdvq7は、各出力端子５２
３1〜５２３8からそれぞれ出力される。これらのインデ
クスの合計は７２ビットである。
【０１９８】また、ベクトル量子化器５１１1〜５１１8
から出力される量子化値ｙ0 ’〜ｙ７ ’を次元方向に接
続した値をｙ’とすると、加算器５１３では、量子化値
ｙ’と量子化値ｘ０ ’とが加算されて、量子化値ｘ1 ’
が得られる。よって、この量子化値ｘ1 ’は、 で表される。すなわち、最終的な量子化誤差ベクトル
は、ｙ’−ｙとなる。
【０１９９】尚、音声信号復号化装置側では、この第２
のベクトル量子化部５１０からの量子化値ｘ1 ’ を復号
化するときには、第１のベクトル量子化部５００からの
量子化値ｘ0 ’ は不要であるが、第１のベクトル量子化
部５００及び第２のベクトル量子化部５１０からのイン
デクスは必要とする。
【０２００】次に、上記ベクトル量子化部５１１におけ
る学習法及びコードブックサーチについて説明する。
【０２０１】先ず、学習法においては、量子化誤差ベク
トルｙ及び重みｗ’を用い、表２に示すように、８つの
低次元ベクトルｙ0 〜ｙ7 及びマトリクスに分割する。こ
のとき、重みＷ’は、例えば４４点に間引いたものを
対角要素とする行列、
【０２０２】
【数３３】
【０２０３】とすると、以下の８つの行列に分割され
る。
【０２０４】
【数３４】
【０２０５】このように、ｙ及びＷ’の低次元に分割
されたものを、それぞれｙi 、Ｗi’ （１≦ｉ≦８） とする。
【０２０６】ここで、歪尺度Ｅを、 Ｅ＝‖Ｗi'（ｙi −ｓ）‖2 ・・・（３７） と定義する。このコードベクトルｓはｙi の量子化結果
であり、歪尺度Ｅを最小化する、コードブックのコード
ベクトルｓがサーチされる。
【０２０７】尚、Ｗi’は、学習時には重み付けがあ
り、サーチ時には重み付け無し、すなわち単位行列と
し、学習時とコードブックサーチ時とでは異なる値を用
いるようにしてもよい。
【０２０８】また、コードブックの学習では、一般化ロ
イドアルゴリズム（ＧＬＡ）を用い、さらに重み付けを
行っている。先ず、学習のための最適なセントロイドコ
ンディションについて説明する。コードベクトルｓを最
適な量子化結果として選択した入力ベクトルｙがＭ個あ
る場合に、トレーニングデータをｙk とすると、歪の期
待値Ｊは、全てのフレームｋに関して重み付け時の歪の
中心を最小化するような（３８）式となる。
【０２０９】
【数３５】
【０２１０】上記（３９）式で示すｓは最適な代表ベク
トルであり、最適なセントロイドコンディションであ
る。
【０２１１】また、最適エンコード条件は、‖Ｗi'
（ｙi −ｓ）‖2 の値を最小化するｓをサーチすればよ
い。ここでサーチ時のＷi'は、必ずしも学習時と同じ
Ｗi'である必要はなく、重み無しで
【０２１２】
【数３６】
【０２１３】のマトリクスとしてもよい。
【０２１４】このように、音声信号符号化装置内のベク
トル量子化部１１６を２段のベクトル量子化部から構成
することにより、出力するインデクスのビット数を可変
にすることができる。
【０２１５】次に、本発明の前記ＣＥＬＰ符号化構成を
用いた第２の符号化部１２０は、より具体的には図１０
に示すような、多段のベクトル量子化処理部（図１０の
例では２段の符号化部１２０1と１２０2）の構成を有す
るものとなされている。なお、当該図１０の構成は、伝
送ビットレートを例えば前記２ｋｂｐｓと６ｋｂｐｓと
で切り換え可能な場合において、６ｋｂｐｓの伝送ビッ
トレートに対応した構成を示しており、さらにシェイプ
及びゲインインデクス出力を２２ビット／５ｍｓｅｃと
１５ビット／５ｍｓｅｃとで切り換えられるようにして
いるものである。また、この図１０の構成における処理
の流れは図１１に示すようになっている。
【０２１６】この図１０において、例えば、図１０の第
１の符号化部３００は前記図３の第１の符号化部１１３
と略々対応し、図１０のＬＰＣ分析回路３０２は前記図
３に示したＬＰＣ分析回路１３２と対応し、図１０のＬ
ＳＰパラメータ量子化回路３０３は図３の前記α→ＬＳ
Ｐ変換回路１３３からＬＳＰ→α変換回路１３７までの
構成と対応し、図１０の聴覚重み付けフィルタ３０４は
図３の前記聴覚重み付けフィルタ算出回路１３９及び聴
覚重み付けフィルタ１２５と対応している。したがっ
て、この図１０において、端子３０５には前記図３の第
１の符号化部１１３のＬＳＰ→α変換回路１３７からの
出力と同じものが供給され、また、端子３０７には前記
図３の聴覚重み付けフィルタ算出回路１３９からの出力
と同じものが、端子３０６には前記図３の聴覚重み付け
フィルタ１２５からの出力と同じものが供給される。た
だし、この図１０の聴覚重み付けフィルタ３０４では、
前記図３の聴覚重み付けフィルタ１２５とは異なり、前
記ＬＳＰ→α変換回路１３７の出力を用いずに、入力音
声データと量子化前のαパラメータとから、前記聴覚重
み付けした信号（すなわち前記図３の聴覚重み付けフィ
ルタ１２５からの出力と同じ信号）を生成している。
【０２１７】また、この図１０に示す２段構成の第２の
符号化部１２０1及び１２０2において、減算器３１３及
び３２３は図３の減算器１２３と対応し、距離計算回路
３１４及び３２４は図３の距離計算回路１２４と、ゲイ
ン回路３１１及び３２１は図３のゲイン回路１２６と、
ストキャスティックコードブック３１０，３２０及びゲ
インコードブック３１５，３２５は図３の雑音符号帳１
２１とそれぞれ対応している。
【０２１８】このような図１０の構成において、先ず、
図１１のステップＳ１に示すように、ＬＰＣ分析回路３
０２では、端子３０１から供給された入力音声データｘ
を前述同様に適当なフレームに分割してＬＰＣ分析を行
い、αパラメータを求める。ＬＳＰパラメータ量子化回
路３０３では、上記ＬＰＣ分析回路３０２からのαパラ
メータをＬＳＰパラメータに変換して量子化し、さらに
この量子化したＬＳＰパラメータを補間した後、αパラ
メータに変換する。次に、当該ＬＳＰパラメータ量子化
回路３０３では、当該量子化したＬＳＰパラメータを変
換したαパラメータ、すなわち量子化されたαパラメー
タから、ＬＰＣ合成フィルタ関数１／Ｈ（ｚ）を生成
し、これを端子３０５を介して１段目の第２の符号化部
１２０1の聴覚重み付き合成フィルタ３１２に送る。
【０２１９】一方、聴覚重み付けフィルタ３０４では、
ＬＰＣ分析回路３０２からのαパラメータ（すなわち量
子化前のαパラメータ）から、前記図３の聴覚重み付け
フィルタ算出回路１３９によるものと同じ聴覚重み付け
のためのデータを求め、この重み付けのためのデータが
端子３０７を介して、１段目の第２の符号化部１２０1
の聴覚重み付き合成フィルタ３１２に送られる。また、
当該聴覚重み付けフィルタ３０４では、図１１のステッ
プＳ２に示すように、入力音声データと量子化前のαパ
ラメータとから、前記聴覚重み付けした信号（前記図３
の聴覚重み付けフィルタ１２５からの出力と同じ信号）
を生成する。すなわち、先ず、量子化前のαパラメータ
から聴覚重み付けフィルタ関数Ｗ（ｚ）を生成し、さら
に入力音声データｘに当該フィルタ関数Ｗ（ｚ）を適用
してｘW を生成し、これを上記聴覚重み付けした信号と
して、端子３０６を介して１段目の第２の符号化部１２
０1 の減算器３１３に送る。
【０２２０】１段目の第２の符号化部１２０1 では、９
ビットシェイプインデクス出力のストキャスティックコ
ードブック（stochastic code book）３１０からの代表
値出力（無声音のＬＰＣ残差に相当するノイズ出力）が
ゲイン回路３１１に送られ、このゲイン回路３１１に
て、ストキャスティックコードブック３１０からの代表
値出力に６ビットゲインインデクス出力のゲインコード
ブック３１５からのゲイン（スカラ値）を乗じ、このゲ
イン回路３１１にてゲインが乗じられた代表値出力が、
１／Ａ（ｚ）＝（１／Ｈ（ｚ））・Ｗ（ｚ）の聴覚重み
付きの合成フィルタ３１２に送られる。この重み付きの
合成フィルタ３１２からは、図１１のステップＳ３のよ
うに、１／Ａ（ｚ）のゼロ入力応答出力が減算器３１３
に送られる。当該減算器３１３では、上記聴覚重み付き
合成フィルタ３１２からのゼロ入力応答出力と、上記聴
覚重み付けフィルタ３０４からの上記聴覚重み付けした
信号ｘW とを用いた減算が行われ、この差分或いは誤差
が参照ベクトルｒとして取り出される。図１１のステッ
プＳ４に示すように、１段目の第２の符号化部１２０1
でのサーチ時には、この参照ベクトルｒが、距離計算回
路３１４に送られ、ここで距離計算が行われ、量子化誤
差エネルギＥを最小にするシェイプベクトルｓとゲイン
ｇがサーチされる。ただし、ここでの１／Ａ（ｚ）はゼ
ロ状態である。すなわち、コードブック中のシェイプベ
クトルｓをゼロ状態の１／Ａ（ｚ）で合成したものをｓ
syn とするとき、式（４０）を最小にするシェイプベク
トルｓとゲインｇをサーチする。
【０２２１】
【数３７】
【０２２２】ここで、量子化誤差エネルギＥを最小とす
るｓとｇをフルサーチしてもよいが、計算量を減らすた
めに、以下のような方法をとることができる。なお、ｒ
(ｎ)等は、ベクトルｒ等の要素を表している。
【０２２３】第１の方法として、以下の式（４１）に定
義するＥsを最小とするシェイプベクトルｓをサーチす
る。
【０２２４】
【数３８】
【０２２５】第２の方法として、第１の方法により得ら
れたｓより、理想的なゲインは、式（４２）のようにな
るから、式（４３）を最小とするｇをサーチする。
【０２２６】
【数３９】
【０２２７】 Ｅg＝（ｇref−ｇ）2 （４３） ここで、Ｅはｇの二次関数であるから、Ｅgを最小にす
るｇはＥを最小化する。
【０２２８】上記第１，第２の方法によって得られたｓ
とｇより、量子化誤差ベクトルｅは次の式（４４）のよ
うに計算できる。
【０２２９】ｅ ＝ｒ−ｇｓsyn （４４） これを、２段目の第２の符号化部１２０2 のリファレン
ス入力として１段目と同様にして量子化する。
【０２３０】すなわち、上記１段目の第２の符号化部１
２０1 の聴覚重み付き合成フィルタ３１２からは、端子
３０５及び端子３０７に供給された信号がそのまま２段
目の第２の符号化部１２０2の聴覚重み付き合成フィル
タ３２２に送られる。また、当該２段目の第２の符号化
部１２０2減算器３２３には、１段目の第２の符号化部
１２０1にて求めた上記量子化誤差ベクトルｅが供給さ
れる。
【０２３１】次に、図１１のステップＳ５において、当
該２段目の第２の符号化部１２０2でも１段目と同様に
処理が行われる。すなわち、４ビットシェイプインデク
ス出力のストキャスティックコードブック３２０からの
代表値出力がゲイン回路３２１に送られ、このゲイン回
路３２１にて、当該コードブック３２０からの代表値出
力に３ビットゲインインデクス出力のゲインコードブッ
ク３２５からのゲインを乗じ、このゲイン回路３２１の
出力が、聴覚重み付きの合成フィルタ３２２に送られ
る。当該重み付きの合成フィルタ３２２からの出力は減
算器３２３に送られ、当該減算器３２３にて上記聴覚重
み付き合成フィルタ３２２からの出力と１段目の量子化
誤差ベクトルｅとの差分が求められ、この差分が距離計
算回路３２４に送られてここで距離計算が行われ、量子
化誤差エネルギＥを最小にするシェイプベクトルｓとゲ
インｇがサーチされる。
【０２３２】上述したような１段目の第２の符号化部１
２０1 のストキャストコードブック３１０からのシェイ
プインデクス出力及びゲインコードブック３１５からの
ゲインインデクス出力と、２段目の第２の符号化部１２
０2 のストキャストコードブック３２０からのインデク
ス出力及びゲインコードブック３２５からのインデクス
出力は、インデクス出力切り換え回路３３０に送られる
ようになっている。ここで、当該第２の符号化部１２０
から２３ビット出力を行うときには、上記１段目と２段
目の第２の符号化部１２０1及び１２０2のストキャスト
コードブック３１０，３２０及びゲインコードブック３
１５，３２５からの各インデクスを合わせて出力し、一
方、１５ビット出力を行うときには、上記１段目の第２
の符号化部１２０1 のストキャストコードブック３１０
とゲインコードブック３１５からの各インデクスを出力
する。
【０２３３】その後は、ステップＳ６のようにフィルタ
状態がアップデートされる。
【０２３４】ところで、本実施の形態では、２段目の第
２の符号化部１２０2 のインデクスビット数が、シェイ
プベクトルについては５ビットで、ゲインについては３
ビットと非常に少ない。このような場合、適切なシェイ
プ、ゲインがコードブックに存在しないと、量子化誤差
を減らすどころか逆に増やしてしまう可能性がある。
【０２３５】この問題を防ぐためには、ゲインに０を用
意しておけばよいが、ゲインは３ビットしかなく、その
うちの一つを０にしてしまうのは量子化器の性能を大き
く低下させてしまう。そこで、比較的多いビット数を割
り当てたシェイプベクトルに、要素が全て０のベクトル
を用意する。そして、このゼロベクトルを除いて、前述
のサーチを行い、量子化誤差が最終的に増えてしまった
場合に、ゼロベクトルを選択するようにする。なお、こ
のときのゲインは任意である。これにより、２段目の第
２の符号化部１２０2が量子化誤差を増すことを防ぐこ
とができる。
【０２３６】なお、図１０の例では、２段構成の場合を
例に挙げているが、２段に限らず複数段構成とすること
ができる。この場合、１段目のクローズドループサーチ
によるベクトル量子化が終了したら、Ｎ段目（２≦Ｎ）
ではＮ−１段目の量子化誤差をリファレンス入力として
量子化を行い、さらにその量子化誤差をＮ＋１段目のリ
ファレンス入力とする。
【０２３７】上述したように、図１０及び図１１から、
第２の符号化部に多段のベクトル量子化器を用いること
により、従来のような同じビット数のストレートベクト
ル量子化や共役コードブックなどを用いたものと比較し
て、計算量が少なくなる。特に、ＣＥＬＰ符号化では、
合成による分析（Analysis by Synthesis ）法を用いた
クローズドループサーチを用いた時間軸波形のベクトル
量子化を行っているため、サーチの回数が少ないことが
重要である。また、２段の第２の符号化部１２０1と１
２０2の両インデクス出力を用いる場合と、１段目の第
２の符号化部１２０1のインデクス出力のみを用いる
（２段目の第２の符号化部１２０2の出力インデクスを
用いない）場合とを切り換えることにより、簡単にビッ
ト数を切り換えることが可能となっている。さらに上述
したように、１段目と２段目の第２の符号化部１２０1
と１２０2の両インデクス出力を合わせて出力するよう
なことを行えば、後のデコーダ側において例えば何れか
を選ぶようにすることで、デコーダ側でも容易に対応で
きることになる。すなわち例えば６ｋｂｐｓでエンコー
ドしたパラメータを、２ｋｂｐｓのデコーダでデコード
するときに、デコーダ側で容易に対応できることにな
る。またさらに、例えば２段目の第２の符号化部１２０
2のシェイプコードブックにゼロベクトルを含ませるこ
とにより、割り当てられたビット数が少ない場合でも、
ゲインに０を加えるよりは少ない性能劣化で量子化誤差
が増加することを防ぐことが可能となっている。
【０２３８】次に、上記ストキャスティックコードブッ
クのコードベクトル（シェイプベクトル）は例えば以下
のようにして生成することができる。
【０２３９】例えば、ストキャスティックコードブック
のコードベクトルは、いわゆるガウシアンノイズのクリ
ッピングにより生成することができる。具体的には、ガ
ウシアンノイズを発生させ、これを適当なスレシホール
ド値でクリッピングし、それを正規化することで、コー
ドブックを構成することができる。
【０２４０】ところが、音声には様々な形態があり、例
えば「さ，し，す，せ，そ」のようなノイズに近い子音
の音声には、ガウシアンノイズが適しているが、例えば
「ぱ，ぴ，ぷ，ぺ，ぽ」のような立ち上がりの激しい子
音（急峻な子音）の音声については、対応しきれない。
【０２４１】そこで、本発明では、全コードベクトルの
うち、適当な数はガウシアンノイズとし、残りを学習に
より求めて上記立ち上がりの激しい子音とノイズに近い
子音の何れにも対応できるようにする。例えば、スレシ
ホールド値を大きくとると、大きなピークを幾つか持つ
ようなベクトルが得られ、一方、スレシホールド値を小
さくとると、ガウシアンノイズそのものに近くなる。し
たがって、このようにクリッピングスレシホールド値の
バリエーションを増やすことにより、例えば「ぱ，ぴ，
ぷ，ぺ，ぽ」のような立ち上がりの激しい子音や、例え
ば「さ，し，す，せ，そ」のようなノイズに近い子音な
どに対応でき、明瞭度を向上させることができるように
なる。なお、図１２には、図中実線で示すガウシアンノ
イズと図中点線で示すクリッピング後のノイズの様子を
示している。また、図１２の（Ａ）はクリッピングスレ
シホールド値が１．０の場合（すなわちスレシホールド
値が大きい場合）を、図１２の（Ｂ）にはクリッピング
スレシホールド値が０．４の場合（すなわちスレシホー
ルド値が小さい場合）を示している。この図１２の
（Ａ）及び（Ｂ）から、スレシホールド値を大きくとる
と、大きなピークを幾つか持つようなベクトルが得ら
れ、一方、スレシホールド値を小さくとると、ガウシア
ンノイズそのものに近くなることが判る。
【０２４２】このようなことを実現するため、先ず、ガ
ウシアンノイズのクリッピングにより初期コードブック
を構成し、さらに予め適当な数だけ学習を行わないコー
ドベクトルを決めておく。この学習しないコードベクト
ルは、その分散値が小さいものから順に選ぶようにす
る。これは、例えば「さ，し，す，せ，そ」のようなノ
イズに近い子音に対応させるためである。一方、学習を
行って求めるコードベクトルは、当該学習のアルゴリズ
ムとしてＬＢＧアルゴリズムを用いるようにする。ここ
で最適エンコード条件（Nearest Neighbour Conditio
n） でのエンコードは固定したコードベクトルと、学習
対象のコードベクトル両方を使用して行う。セントロイ
ドコンディション（Centroid Condition）においては、
学習対象のコードベクトルのみをアップデートする。こ
れにより、学習対象となったコードベクトルは「ぱ，
ぴ，ぷ，ぺ，ぽ」などの立ち上がりの激しい子音に対応
するようになる。
【０２４３】なお、ゲインは通常通りの学習を行うこと
で、これらのコードベクトルに対して最適なものが学習
できる。
【０２４４】上述したガウシアンノイズのクリッピング
によるコードブックの構成のための処理の流れを図１３
に示す。
【０２４５】この図１３において、ステップＳ１０で
は、初期化として、学習回数ｎ＝０とし、誤差Ｄ0＝∞
とし、最大学習回数ｎmaxを決定し、学習終了条件を決
めるスレシホールド値εを決定する。
【０２４６】次のステップＳ１１では、ガウシアンノイ
ズのクリッピングによる初期コードブックを生成し、ス
テップＳ１２では学習を行わないコードベクトルとして
一部のコードベクトルを固定する。
【０２４７】次にステップＳ１３では上記コードブック
を用いてエンコードを行い、ステップＳ１４では誤差を
算出し、ステップＳ１５では（Ｄn-1−Ｄn）／Ｄn＜
ε、若しくはｎ＝ｎmaxか否かを判断し、Ｙｅｓと判断
した場合には処理を終了し、Ｎｏと判断した場合にはス
テップＳ１６に進む。
【０２４８】ステップＳ１６ではエンコードに使用され
なかったコードベクトルの処理を行い、次のステップＳ
１７ではコードブックのアップデートを行う。次にステ
ップＳ１８では学習回数ｎを１インクリメントし、その
後ステップＳ１３に戻る。
【０２４９】次に、図３の音声信号符号化装置におい
て、Ｖ／ＵＶ（有声音／無声音）判定部１１５の具体例
について説明する。
【０２５０】このＶ／ＵＶ判定部１１５においては、直
交変換回路１４５からの出力と、高精度ピッチサーチ部
１４６からの最適ピッチと、スペクトル評価部１４８か
らのスペクトル振幅データと、オープンループピッチサ
ーチ部１４１からの正規化自己相関最大値ｒ(p) と、ゼ
ロクロスカウンタ４１２からのゼロクロスカウント値と
に基づいて、当該フレームのＶ／ＵＶ判定が行われる。
さらに、ＭＢＥの場合と同様な各バンド毎のＶ／ＵＶ判
定結果の境界位置も当該フレームのＶ／ＵＶ判定の一条
件としている。
【０２５１】このＭＢＥの場合の各バンド毎のＶ／ＵＶ
判定結果を用いたＶ／ＵＶ判定条件について以下に説明
する。
【０２５２】ＭＢＥの場合の第ｍ番目のハーモニクスの
大きさを表すパラメータあるいは振幅｜Ａm｜ は、
【０２５３】
【数４０】
【０２５４】により表せる。この式において、｜Ｓ(j)
｜ は、ＬＰＣ残差をＤＦＴしたスペクトルであり、｜
Ｅ(j)｜ は、基底信号のスペクトル、具体的には２５６
ポイントのハミング窓をＤＦＴしたものである。また、
ａm及びｂmは、第ｍ番目のハーモニクスに対応する第ｍ
バンドに対応する周波数をインデクスｊで表現したとき
の下限値及び上限値である。また、各バンド毎のＶ／Ｕ
Ｖ判定のために、ＮＳＲ（ノイズtoシグナル比）を利用
する。この第ｍバンドのＮＳＲは、
【０２５５】
【数４１】
【０２５６】と表せ、このＮＳＲ値が所定の閾値（例え
ば0.3 ）より大のとき（エラーが大きい）ときには、そ
のバンドでの｜Ａm ｜｜Ｅ(j) ｜による｜Ｓ(j) ｜の近
似が良くない（上記励起信号｜Ｅ(j) ｜が基底として不
適当である）と判断でき、当該バンドをＵＶ（Unvoice
d、無声音）と判別する。これ以外のときは、近似があ
る程度良好に行われていると判断でき、そのバンドをＶ
（Voiced、有声音）と判別する。
【０２５７】ここで、上記各バンド（ハーモニクス）の
ＮＳＲは、各ハーモニクス毎のスペクトル類似度をあら
わしている。ＮＳＲのハーモニクスのゲインによる重み
付け和をとったものをＮＳＲall として次のように定義
する。
【０２５８】ＮＳＲall ＝（Σm ｜Ａm ｜ＮＳＲm ）／
（Σm ｜Ａm ｜） このスペクトル類似度ＮＳＲall がある閾値より大きい
か小さいかにより、Ｖ／ＵＶ判定に用いるルールベース
を決定する。ここでは、この閾値をＴｈNSR ＝0.3 とし
ておく。このルールベースは、フレームパワー、ゼロク
ロス、ＬＰＣ残差の自己相関の最大値に関するものであ
り、ＮＳＲall ＜ＴｈNSR のときに用いられるルールベ
ースでは、ルールが適用されるとＶとなり適用されるル
ールがなかった場合はＵＶとなる。
【０２５９】また、ＮＳＲall ≧ＴｈNSR のときに用い
られるルールベースでは、ルールが適用されるとＵＶ、
適用されないとＶとなる。
【０２６０】ここで、具体的なルールは、次のようなも
のである。ＮＳＲall ＜ＴｈNSR のとき、 if numZeroＸＰ＜２４、& frmPow＞３４０、& r0＞0.32
then Ｖ ＮＳＲall ≧ＴｈNSR のとき、 if numZeroＸＰ＞３０、& frmPow＜９００、& r0＜0.23
then ＵＶ ただし、各変数は次のように定義される。 numZeroＸＰ：１フレーム当たりのゼロクロス回数 frmPow ：フレームパワー r0 ：自己相関最大値 上記のようなルールの集合であるルールに照合すること
で、Ｖ／ＵＶを判定する。
【０２６１】次に、図４の音声信号復号化装置の要部の
より具体的な構成及び動作について説明する。
【０２６２】ＬＰＣ合成フィルタ２１４は、上述したよ
うに、Ｖ（有声音）用の合成フィルタ２３６と、ＵＶ
（無声音）用の合成フィルタ２３７とに分離されてい
る。すなわち、合成フィルタを分離せずにＶ／ＵＶの区
別なしに連続的にＬＳＰの補間を２０サンプルすなわち
２．５ｍsec 毎に行う場合には、Ｖ→ＵＶ、ＵＶ→Ｖの
遷移（トランジェント）部において、全く性質の異なる
ＬＳＰ同士を補間することになり、Ｖの残差にＵＶのＬ
ＰＣが、ＵＶの残差にＶのＬＰＣが用いられることによ
り異音が発生するが、このような悪影響を防止するため
に、ＬＰＣ合成フィルタをＶ用とＵＶ用とで分離し、Ｌ
ＰＣの係数補間をＶとＵＶとで独立に行わせたものであ
る。
【０２６３】この場合の、ＬＰＣ合成フィルタ２３６、
２３７の係数補間方法について説明する。これは、次の
表３に示すように、Ｖ／ＵＶの状態に応じてＬＳＰの補
間を切り換えている。
【０２６４】
【表３】
【０２６５】この表３において、均等間隔ＬＳＰとは、
例えば１０次のＬＰＣ分析の例で述べると、フィルタの
特性がフラットでゲインが１のときのαパラメータ、す
なわち α0＝１，α1＝α2＝・・・＝α10＝０に対応す
るＬＳＰであり、 ＬＳＰi ＝（π／１１）×ｉ ０≦ｉ≦１０ である。
【０２６６】このような１０次のＬＰＣ分析、すなわち
１０次のＬＳＰの場合は、図１４に示す通り、０〜πの
間を１１等分した位置に均等間隔で配置されたＬＳＰ
で、完全にフラットなスペクトルに対応している。合成
フィルタの全帯域ゲインはこのときが最小のスルー特性
となる。
【０２６７】図１５は、ゲイン変化の様子を概略的に示
す図であり、ＵＶ（無声音）部分からＶ（有声音）部分
への遷移時における１／ＨUV(z) のゲイン及び１／Ｈ
V(z)のゲインの変化の様子を示している。
【０２６８】ここで、補間を行う単位は、フレーム間隔
が１６０サンプル（２０ｍsec ）のとき、１／ＨV(z)の
係数は２．５ｍsec （２０サンプル）毎、また１／ＨUV
(z)の係数は、ビットレートが２ｋbps で１０ｍsec
（８０サンプル）、６ｋbps で５ｍsec （４０サンプ
ル）毎である。なお、ＵＶ時はエンコード側の第２の符
号化部１２０で合成による分析法を用いた波形マッチン
グを行っているので、必ずしも均等間隔ＬＳＰと補間せ
ずとも、隣接するＶ部分のＬＳＰとの補間を行ってもよ
い。ここで、第２の符号化部１２０におけるＵＶ部の符
号化処理においては、Ｖ→ＵＶへの遷移部で１／Ａ(z)
の重み付き合成フィルタ１２２の内部状態をクリアする
ことによりゼロインプットレスポンスを０にする。
【０２６９】これらのＬＰＣ合成フィルタ２３６、２３
７からの出力は、それぞれ独立に設けられたポストフィ
ルタ２３８ｖ、２３８ｕに送られており、ポストフィル
タもＶとＵＶとで独立にかけることにより、ポストフィ
ルタの強度、周波数特性をＶとＵＶとで異なる値に設定
している。
【０２７０】次に、ＬＰＣ残差信号、すなわちＬＰＣ合
成フィルタ入力であるエクサイテイションの、Ｖ部とＵ
Ｖ部のつなぎ部分の窓かけについて説明する。これは、
図４の有声音合成部２１１のサイン波合成回路２１５
と、無声音合成部２２０の窓かけ回路２２３とによりそ
れぞれ行われるものである。なお、エクサイテイション
のＶ部の合成方法については、本件出願人が先に提案し
た特願平４−９１４２２号の明細書及び図面に具体的な
説明が、また、Ｖ部の高速合成方法については、本件出
願人が先に提案した特願平６−１９８４５１号の明細書
及び図面に具体的な説明が、それぞれ開示されている。
今回の具体例では、この高速合成方法を用いてＶ部のエ
クサイテイションを生成している。
【０２７１】Ｖ（有声音）部分では、隣接するフレーム
のスペクトルを用いてスペクトルを補間してサイン波合
成するため、図１６に示すように、第ｎフレームと第ｎ
＋１フレームとの間にかかる全ての波形を作ることがで
きる。しかし、図１６の第ｎ＋１フレームと第ｎ＋２フ
レームとのように、ＶとＵＶ（無声音）に跨る部分、あ
るいはその逆の部分では、ＵＶ部分は、フレーム中に±
８０サンプル（全１６０サンプル＝１フレーム間隔）の
データのみをエンコード及びデコードしている。このた
め、図１７に示すように、Ｖ側ではフレームとフレーム
との間の中心点ＣＮを越えて窓かけを行い、ＵＶ側では
中心点ＣＮ移行の窓かけを行って、接続部分をオーバー
ラップさせている。ＵＶ→Ｖの遷移（トランジェント）
部分では、その逆を行っている。なお、Ｖ側の窓かけは
破線のようにしてもよい。
【０２７２】次に、Ｖ（有声音）部分でのノイズ合成及
びノイズ加算について説明する。これは、図４のノイズ
合成回路２１６、重み付き重畳回路２１７、及び加算器
２１８を用いて、有声音部分のＬＰＣ合成フィルタ入力
となるエクサイテイションについて、次のパラメータを
考慮したノイズをＬＰＣ残差信号の有声音部分に加える
ことにより行われる。
【０２７３】すなわち、上記パラメータとしては、ピッ
チラグＰch、有声音のスペクトル振幅Ａm[i]、フレーム
内の最大スペクトル振幅Ａmax 、及び残差信号のレベル
Ｌevを挙げることができる。ここで、ピッチラグＰch
は、所定のサンプリング周波数ｆs （例えばｆs＝８kH
z）でのピッチ周期内のサンプル数であり、スペクトル
振幅Ａm[i]のｉは、ｆs／２ の帯域内でのハーモニック
スの本数をＩ＝Ｐch／２とするとき、０＜ｉ＜Ｉの範囲
内の整数である。
【０２７４】このノイズ合成回路２１６による処理は、
例えばＭＢＥ（マルチバンド励起）符号化の無声音の合
成と同様な方法で行われる。図１８は、ノイズ合成回路
２１６の具体例を示している。
【０２７５】すなわち図１８において、ホワイトノイズ
発生部４０１からは、時間軸上のホワイトノイズ信号波
形に所定の長さ（例えば２５６サンプル）で適当な窓関
数（例えばハミング窓）により窓かけされたガウシャン
ノイズが出力され、これがＳＴＦＴ処理部４０２により
ＳＴＦＴ（ショートタームフーリエ変換）処理を施すこ
とにより、ノイズの周波数軸上のパワースペクトルを得
る。このＳＴＦＴ処理部４０２からのパワースペクトル
を振幅処理のための乗算器４０３に送り、ノイズ振幅制
御回路４１０からの出力を乗算している。乗算器４０３
からの出力は、ＩＳＴＦＴ処理部４０４に送られ、位相
は元のホワイトノイズの位相を用いて逆ＳＴＦＴ処理を
施すことにより時間軸上の信号に変換する。ＩＳＴＦＴ
処理部４０４からの出力は、重み付き重畳加算回路２１
７に送られる。
【０２７６】ノイズ振幅制御回路４１０は、例えば図１
９のような基本構成を有し、上記図４のスペクトルエン
ベロープの逆量子化器２１２から端子４１１を介して与
えられるＶ（有声音）についての上記スペクトル振幅Ａ
m[i]と、上記図４の入力端子２０４から端子４１２を介
して与えられる上記ピッチラグＰchに基づいて、乗算器
４０３での乗算係数を制御することにより、合成される
ノイズ振幅Ａm_noise[i]を求めている。すなわち図１９
において、スペクトル振幅Ａm[i]とピッチラグＰchとが
入力される最適なnoise_mix 値の算出回路４１６からの
出力をノイズの重み付け回路４１７で重み付けし、得ら
れた出力を乗算器４１８に送ってスペクトル振幅Ａm[i]
と乗算することにより、ノイズ振幅Ａm_noise[i]を得て
いる。
【０２７７】ここで、ノイズ合成加算の第１の具体例と
して、ノイズ振幅Ａm_noise[i]が、上記４つのパラメー
タの内の２つ、すなわちピッチラグＰch及びスペクトル
振幅Ａm[i]の関数ｆ1(Pch,Am[i])となる場合について説
明する。
【０２７８】このような関数ｆ1(Pch,Am[i])の具体例と
して、 ｆ1(Pch,Am[i])＝０ （０＜ｉ＜Noise_b×Ｉ） ｆ1(Pch,Am[i])＝Am[i]×noise_mix （Noise_b×Ｉ≦ｉ＜Ｉ） noise_mix ＝ Ｋ×Ｐch／２.0 とすることが挙げられる。
【０２７９】ただし、noise_mix の最大値は、noise_mi
x_max とし、その値でクリップする。一例として、Ｋ＝
０.0２、noise_mix_max＝０.３、Noise_b＝０.７とする
ことが挙げられる。ここで、Noise_b は、全帯域の何割
からこのノイズの付加を行うかを決める定数である。本
例では、７割より高域側、すなわちｆs＝８kHzのとき、
４０００×０．７＝２８００Hzから４０００Hzの間でノ
イズを付加するようにしている。
【０２８０】次に、ノイズ合成加算の第２の具体例とし
て、上記ノイズ振幅Ａm_noise[i]を、上記４つのパラメ
ータの内の３つ、すなわちピッチラグＰch、スペクトル
振幅Ａm[i]及び最大スペクトル振幅Ａmax の関数ｆ2(Pc
h,Am[i],Amax) とする場合について説明する。
【０２８１】このような関数ｆ2(Pch,Am[i],Amax) の具
体例として、 ｆ2(Pch,Am[i],Amax)＝０ （０＜ｉ＜Noise_b×Ｉ） ｆ2(Pch,Am[i],Amax)＝Am[i]×noise_mix （Noise_b×Ｉ≦ｉ＜Ｉ） noise_mix ＝ Ｋ×Ｐch／２.0 を挙げることができる。ただし、noise_mix の最大値
は、noise_mix_max とし、一例として、Ｋ＝０.0２、no
ise_mix_max＝０.３、Noise_b＝０.７とすることが挙げ
られる。
【０２８２】さらに、もしＡm[i]×noise_mix＞Ａmax×
Ｃ×noise_mix ならば、 ｆ2(Pch,Am[i],Amax)＝Ａmax×Ｃ×noise_mix とする。ここで、定数Ｃは、Ｃ＝０.３ としている。こ
の条件式によりノイズレベルが大きくなり過ぎることを
防止できるため、上記Ｋ、noise_mix_max をさらに大き
くしてもよく、高域のレベルも比較的大きいときにノイ
ズレベルを高めることができる。
【０２８３】次に、ノイズ合成加算の第３の具体例とし
て、上記ノイズ振幅Ａm_noise[i]を、上記４つのパラメ
ータの内の４つ全ての関数ｆ3(Pch,Am[i],Amax,Lev) と
することもできる。
【０２８４】このような関数ｆ3(Pch,Am[i],Amax,Lev)
の具体例は、基本的には上記第２の具体例の関数ｆ2(Pc
h,Am[i],Amax) と同様である。ただし、残差信号レベル
Levは、スペクトル振幅Ａm[i]のｒｍｓ（root mean squ
are）、あるいは時間軸上で測定した信号レベルであ
る。上記第２の具体例との違いは、Ｋの値とnoise_mix_
max の値とをLev の関数とする点である。すなわち、Le
v が小さくなったときには、Ｋ、noise_mix_max の各値
を大きめに設定し、Lev が大きいときは小さめに設定す
る。あるいは、連続的にLev の値を逆比例させてもよ
い。
【０２８５】次に、ポストフィルタ２３８ｖ、２３８ｕ
について説明する。
【０２８６】図２０は、図４の例のポストフィルタ２３
８ｖ、２３８ｕとして用いられるポストフィルタを示し
ており、ポストフィルタの要部となるスペクトル整形フ
ィルタ４４０は、ホルマント強調フィルタ４４１と高域
強調フィルタ４４２とから成っている。このスペクトル
整形フィルタ４４０からの出力は、スペクトル整形によ
るゲイン変化を補正するためのゲイン調整回路４４３に
送られており、このゲイン調整回路４４３のゲインＧ
は、ゲイン制御回路４４５により、スペクトル整形フィ
ルタ４４０の入力ｘと出力ｙと比較してゲイン変化を計
算し、補正値を算出することで決定される。
【０２８７】スペクトル整形フィルタの４４０特性ＰＦ
(z) は、ＬＰＣ合成フィルタの分母Ｈv(z)、Ｈuv(z) の
係数、いわゆるαパラメータをαi とすると、
【０２８８】
【数４２】
【０２８９】と表せる。この式の分数部分がホルマント
強調フィルタ特性を、（１−ｋｚ-1）の部分が高域強調
フィルタ特性をそれぞれ表す。また、β、γ、ｋは定数
であり、一例としてβ＝０．６、γ＝０．８、ｋ＝０．
３を挙げることができる。
【０２９０】また、ゲイン調整回路４４３のゲインＧ
は、
【０２９１】
【数４３】
【０２９２】としている。この式中のｘ(i) はスペクト
ル整形フィルタ４４０の入力、ｙ(i)はスペクトル整形
フィルタ４４０の出力である。
【０２９３】ここで、上記スペクトル整形フィルタ４４
０の係数の更新周期は、図２１に示すように、ＬＰＣ合
成フィルタの係数であるαパラメータの更新周期と同じ
く２０サンプル、２．５ｍsec であるのに対して、ゲイ
ン調整回路４４３のゲインＧの更新周期は、１６０サン
プル、２０ｍsec である。
【０２９４】このように、ポストフィルタのスペクトル
整形フィルタ４４０の係数の更新周期に比較して、ゲイ
ン調整回路４４３のゲインＧの更新周期を長くとること
により、ゲイン調整の変動による悪影響を防止してい
る。
【０２９５】すなわち、一般のポストフィルタにおいて
は、スペクトル整形フィルタの係数の更新周期とゲイン
の更新周期とを同じにしており、このとき、ゲインの更
新周期を２０サンプル、２．５ｍsec とすると、図２１
からも明らかなように、１ピッチ周期の中で変動するこ
とになり、クリックノイズを生じる原因となる。そこで
本例においては、ゲインの切換周期をより長く、例えば
１フレーム分の１６０サンプル、２０ｍsec とすること
により、急激なゲインの変動を防止することができる。
また逆に、スペクトル整形フィルタの係数の更新周期を
１６０サンプル、２０ｍsec とするときには、円滑なフ
ィルタ特性の変化が得られず、合成波形に悪影響が生じ
るが、このフィルタ係数の更新周期を２０サンプル、
２．５ｍsec と短くすることにより、効果的なポストフ
ィルタ処理が可能となる。
【０２９６】なお、隣接するフレーム間でのゲインのつ
なぎ処理は、図２２に示すように、前フレームのフィル
タ係数及びゲインと、現フレームのフィルタ係数及びゲ
インとを用いて算出した結果に、次のような三角窓 Ｗ(i) ＝ ｉ／２０ （０≦ｉ≦２０） と １−Ｗ(i) （０≦ｉ≦２０） をかけてフェードイン、フェードアウトを行って加算す
る。図２２では、前フレームのゲインＧ1 が現フレーム
のゲインＧ2 に変化する様子を示している。すなわち、
オーバーラップ部分では、前フレームのゲイン、フィル
タ係数を使用する割合が徐々に減衰し、現フレームのゲ
イン、フィルタ係数の使用が徐々に増大する。なお、図
２２の時刻Ｔにおけるフィルタの内部状態は、現フレー
ムのフィルタ、前フレームのフィルタ共に同じもの、す
なわち前フレームの最終状態からスタートする。
【０２９７】以上説明したような信号符号化装置及び信
号復号化装置は、例えば図２３及び図２４に示すような
携帯通信端末あるいは携帯電話機等に使用される音声コ
ーデックとして用いることができる。
【０２９８】すなわち、図２３は、上記図１、図３に示
したような構成を有する音声符号化部１６０を用いて成
る携帯端末の送信側構成を示している。この図２３のマ
イクロホン１６１で集音された音声信号は、アンプ１６
２で増幅され、Ａ／Ｄ（アナログ／ディジタル）変換器
１６３でディジタル信号に変換されて、音声符号化部１
６０に送られる。この音声符号化部１６０は、上述した
図１、図３に示すような構成を有しており、この入力端
子１０１に上記Ａ／Ｄ変換器１６３からのディジタル信
号が入力される。音声符号化部１６０では、上記図１、
図３と共に説明したような符号化処理が行われ、図１、
図２の各出力端子からの出力信号は、音声符号化部１６
０の出力信号として、伝送路符号化部１６４に送られ
る。伝送路符号化部１６４では、いわゆるチャネルコー
ディング処理が施され、その出力信号が変調回路１６５
に送られて変調され、Ｄ／Ａ（ディジタル／アナログ）
変換器１６６、ＲＦアンプ１６７を介して、アンテナ１
６８に送られる。
【０２９９】また、図２４は、上記図２、図４に示した
ような構成を有する音声復号化部２６０を用いて成る携
帯端末の受信側構成を示している。この図２４のアンテ
ナ２６１で受信された音声信号は、ＲＦアンプ２６２で
増幅され、Ａ／Ｄ（アナログ／ディジタル）変換器２６
３を介して、復調回路２６４に送られ、復調信号が伝送
路復号化部２６５に送られる。２６４からの出力信号
は、上記図２、図４に示すような構成を有する音声復号
化部２６０に送られる。音声復号化部２６０では、上記
図２、図４と共に説明したような復号化処理が施され、
図２、図４の出力端子２０１からの出力信号が、音声復
号化部２６０からの信号としてＤ／Ａ（ディジタル／ア
ナログ）変換器２６６に送られる。このＤ／Ａ変換器２
６６からのアナログ音声信号がスピーカ２６８に送られ
る。
【０３００】ところで、上述したような音声符号化、復
号化の方法や装置は、ピッチ変換やスピード制御に用い
ることも可能である。
【０３０１】ここで、スピード制御は、例えば本件出願
人が先に特願平７−２７９４１０号の明細書及び図面に
開示したものを挙げることができ、これは、時間軸上で
所定の符号化単位毎に区分されて該単位毎の符号化処理
により得られた符号化パラメータを補間処理して所望の
時刻に対応する変更符号化パラメータを求め、この変更
符号化パラメータに基づいて音声信号を再生することに
より、広いレンジにわたる任意のレートのスピードコン
トロールを簡単に、かつ音韻、ピッチを不変として高品
質に行うようにしたものである。
【０３０２】このスピード制御を伴う音声復号化の他の
例として、入力音声信号が時間軸上で所定の符号化単
位、例えばフレーム毎に区分されて符号化されることに
より求められた符号化パラメータに基づいて音声信号を
再生する際に、元の音声信号の符号化時のフレーム長と
は異なるフレーム長で音声信号を再生することが考えら
れる。
【０３０３】このようなスピードコントロールの低速再
生においては、１フレーム分の入力パラメータにより、
１フレーム以上の音声を出力することになる。このと
き、無音声（ＵＶ）部分では、１フレーム分の励起ベク
トルから１フレーム以上の励起ベクトルを作るために、
例えば同じ励起ベクトルが繰り返し用いると本来存在し
ないピッチ成分が生じることを考慮して、上述したエラ
ー発生時の無声音フレームについてのバッドフレームマ
スキング処理と同様に、雑音符号帳からの励起ベクトル
にノイズを加算したり、ノイズと置き換えたり、又は、
雑音符号帳からランダムに選んだ励起ベクトルを用いた
りすることにより、同じ励起ベクトルを繰り返し用いな
いようにしている。
【０３０４】すなわち、デコードされて雑音符号帳より
読み出された励起ベクトルに、適当に生成したノイズ成
分を付加するか、雑音符号帳から励起ベクトルをランダ
ムに選択して励起信号とするか、あるいはガウシアンノ
イズ等の雑音を発生し、それを励起ベクトルとして用い
るようにして、低速再生を行えばよい。
【０３０５】なお、本発明は上記実施の形態のみに限定
されるものではなく、例えば上記図１、図３の音声分析
側（エンコード側）の構成や、図２、図４の音声合成側
（デコード側）の構成については、各部をハードウェア
的に記載しているが、いわゆるＤＳＰ（ディジタル信号
プロセッサ）等を用いてソフトウェアプログラムにより
実現することも可能である。また、デコーダ側の合成フ
ィルタ２３６、２３７や、ポストフィルタ２３８ｖ、２
３８ｕは、図４のように有声音用と無声音用とで分離し
なくとも、有声音及び無声音の共用のＬＰＣ合成フィル
タやポストフィルタを用いるようにしてもよい。さら
に、本発明の適用範囲は、伝送や記録再生に限定され
ず、ピッチ変換やスピード変換、規則音声合成、あるい
は雑音抑圧のような種々の用途に応用できることは勿論
である。
【０３０６】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、入力音声信号を時間軸上で所定の符号化単位
で区分して得られる各符号化単位の時間軸波形信号が波
形符号化されて得られた符号化音声信号を復号化する際
に、上記符号化音声信号を波形復号化して得られる符号
化単位毎の時間軸波形信号として、連続して同じ波形を
繰り返し用いることを回避することにより、符号化単位
を周期とするピッチ成分の発生による再生音の違和感を
改善することができる。
【０３０７】これは、特に、時間軸波形信号が無声音合
成のための励起信号の場合、励起信号に雑音成分を付加
すること、励起信号を雑音成分と置換すること、あるい
は、励起信号が書き込まれた雑音符号帳からランダムに
励起信号を読み出すことにより、連続して同じ波形を繰
り返し用いることが無いため、本来ピッチが存在しない
はずの無声音時に、符号化単位を周期とするピッチ成分
が生じることを防止できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る音声符号化方法の実施の形態が適
用される音声信号符号化装置の基本構成を示すブロック
図である。
【図２】本発明に係る音声復号化方法の実施の形態が適
用される音声信号復号化装置の基本構成を示すブロック
図である。
【図３】本発明の実施の形態となる音声信号符号化装置
のより具体的な構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態となる音声信号復号化装置
のより具体的な構成を示すブロック図である。
【図５】雑音符号帳からの励起ベクトルと雑音とを切り
換える具体例を示すブロック図である。
【図６】ＬＳＰ量子化部の基本構成を示すブロック図で
ある。
【図７】ＬＳＰ量子化部のより具体的な構成を示すブロ
ック図である。
【図８】ベクトル量子化部の基本構成を示すブロック図
である。
【図９】ベクトル量子化部のより具体的な構成を示すブ
ロック図である。
【図１０】本発明の音声信号符号化装置のＣＥＬＰ符号
化部分（第２の符号化部）の具体的構成を示すブロック
回路図である。
【図１１】図１０の構成における処理の流れを示すフロ
ーチャートである。
【図１２】ガウシアンノイズと、異なるスレシホールド
値でのクリッピング後のノイズの様子を示す図である。
【図１３】学習によってシェイプコードブックを生成す
る際の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】１０次のＬＰＣ分析により得られたαパラメ
ータに基づく１０次のＬＳＰ（線スペクトル対）を示す
図である。
【図１５】ＵＶ（無声音）フレームからＶ（有声音）フ
レームへのゲイン変化の様子を説明するための図であ
る。
【図１６】フレーム毎に合成されるスペクトルや波形の
補間処理を説明するための図である。
【図１７】Ｖ（有声音）フレームとＵＶ（無声音）フレ
ームとの接続部でのオーバーラップを説明するための図
である。
【図１８】有声音合成の際のノイズ加算処理を説明する
ための図である。
【図１９】有声音合成の際に加算されるノイズの振幅計
算の例を示す図である。
【図２０】ポストフィルタの構成例を示す図である。
【図２１】ポストフィルタのフィルタ係数更新周期とゲ
イン更新周期とを説明するための図である。
【図２２】ポストフィルタのゲイン、フィルタ係数のフ
レーム境界部分でのつなぎ処理を説明するための図であ
る。
【図２３】本発明の実施の形態となる音声信号符号化装
置が用いられる携帯端末の送信側構成を示すブロック図
である。
【図２４】本発明の実施の形態となる音声信号復号化装
置が用いられる携帯端末の受信側構成を示すブロック図
である。
【符号の説明】
１１０ 第１の符号化部 １１１ ＬＰＣ逆フィルタ １１３ ＬＰＣ分析・量子化部 １１４ サイン波分析符号化部 １１５ Ｖ／ＵＶ判定部 １２０ 第２の符号化部 １２１ 雑音符号帳 １２２ 重み付き合成フィルタ １２３ 減算器 １２４ 距離計算回路 １２５ 聴覚重み付けフィルタ １８１ ＣＲＣ生成回路 ２２０ 無声音合成回路 ２２１ 雑音符号帳 ２８７ 雑音付加回路 ２８８ 雑音発生回路 ２８９ 切換スイッチ

Claims (13)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力音声信号を時間軸上で所定の符号化
    単位で区分して得られる各符号化単位の時間軸波形信号
    が波形符号化されて得られた符号化音声信号を復号化す
    る音声復号化方法において、 上記符号化音声信号を波形復号化して得られる符号化単
    位毎の時間軸波形信号として、連続して同じ波形を繰り
    返し用いることを回避する工程を有することを特徴とす
    る音声復号化方法。
  2. 【請求項２】 上記符号化音声信号は、合成による分析
    法を用いて最適ベクトルのクローズドループサーチによ
    る時間軸波形のベクトル量子化が行われた信号であるこ
    とを特徴とする請求項１記載の音声復号化方法。
  3. 【請求項３】 上記時間軸波形信号は、無声音合成のた
    めの励起信号であり、 上記同じ波形の繰り返しの回避工程では、上記励起信号
    に雑音成分を付加することを特徴とする請求項１記載の
    音声復号化方法。
  4. 【請求項４】 上記時間軸波形信号は、無声音合成のた
    めの励起信号であり、 上記同じ波形の繰り返しの回避工程では、上記励起信号
    を雑音成分と置換することを特徴とする請求項１記載の
    音声復号化方法。
  5. 【請求項５】 上記時間軸波形信号は、無声音合成のた
    めの雑音符号帳から読み出される励起信号であり、 上記同じ波形の繰り返しの回避工程では、上記雑音符号
    帳からランダムに励起信号を読み出すことを特徴とする
    請求項１記載の音声復号化方法。
  6. 【請求項６】 上記符号化音声信号にはエラー検査符号
    が付加されており、 このエラー検査符号によりエラーが検出されたときに、
    上記同じ波形の繰り返しの回避工程として、直前の符号
    化単位の波形とは異なる波形の信号を用いることを特徴
    とする請求項１記載の音声復号化方法。
  7. 【請求項７】 上記符号化音声信号の復号は、符号化時
    の上記符号化単位よりも長い時間の符号化単位で行うこ
    とを特徴とする請求項１記載の音声復号化方法。
  8. 【請求項８】 入力音声信号を時間軸上で所定の符号化
    単位で区分して得られる各符号化単位の時間軸波形信号
    が波形符号化されて得られた符号化音声信号を復号化す
    る音声復号化装置において、 上記符号化音声信号を波形復号化して得られる符号化単
    位毎の時間軸波形信号として、連続して同じ波形を繰り
    返し用いることを回避する手段を有することを特徴とす
    る音声復号化装置。
  9. 【請求項９】 上記符号化音声信号は、合成による分析
    法を用いて最適ベクトルのクローズドループサーチによ
    る時間軸波形のベクトル量子化が行われた信号であるこ
    とを特徴とする請求項８記載の音声復号化装置。
  10. 【請求項１０】 上記時間軸波形信号は、無声音合成の
    ための励起信号であり、 上記同じ波形の繰り返しの回避手段は、上記励起信号に
    雑音成分を付加する雑音付加手段を有することを特徴と
    する請求項８記載の音声復号化装置。
  11. 【請求項１１】 上記時間軸波形信号は、無声音合成の
    ための励起信号であり、 上記同じ波形の繰り返しの回避手段は、上記励起信号を
    雑音成分と置換する手段を有することを特徴とする請求
    項８記載の音声復号化装置。
  12. 【請求項１２】 上記符号化音声信号にはエラー検査符
    号が付加されており、 このエラー検査符号によりエラーが検出されたときに、
    上記同じ波形の繰り返しの回避手段として、直前の符号
    化単位の波形とは異なる波形の信号を用いることを特徴
    とする請求項８記載の音声復号化装置。
  13. 【請求項１３】 上記符号化音声信号の復号は、符号化
    時の上記符号化単位よりも長い時間の符号化単位で行う
    ことを特徴とする請求項８記載の音声復号化装置。
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