JPH1152994A - 音声符号化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 再生音声の雑音感を軽減することにより、再
生音声の品質を向上することができる音声符号化装置を
得る。 【解決手段】 予備選択された候補Ｍ個に前処理フレー
ムで求められた最適インデックスを加え、該予備選択の
候補数を（Ｍ＋１）個とし、これらの候補（Ｍ＋１）個
に対し本選択を実施するようにしたものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、符号励振線形予
測（ＣＥＬＰ：Ｃｏｄｅｃ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅ
ａｒ Ｐｒｅｄｅｃｔｉｏｎ）を用いた音声符号化装置
に関し、特に、簡略化された評価基準を用いて符号帳の
中から数個の候補を選択するための予備選択と、該予備
選択で選択された数個の候補に対し厳密な評価基準を用
いて最終的な選択結果を出力するための本選択とを各処
理フレームにおいて順次実行して最適インデックスを求
める適応符号帳探索を用いた音声符号化装置における品
質向上に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】図３は、ベクトル量子化を用いた代表的
な符号化方式であるＣＥＬＰ音声符号化装置を示すブロ
ック図である。ＣＥＬＰ音声符号化装置は、入力音声ａ
１が入力されてスペクトル包絡パラメータｂ１を出力す
るスペクトル包絡パラメータ抽出器１と、入力音声ａ１
が入力されてフレーム電力情報ｃ１を出力するフレーム
電力計算器２と、入力音声ａ１が入力されて聴覚重み付
けされた入力音声ｎ１を出力する聴覚重み付けフィルタ
１１を備えるとともに、適応符号帳ベクトルｄ１を出力
する適応符号帳３と、雑音符号帳ベクトルｆ１を出力す
る雑音符号帳６と、利得候補ｈ１，ｉ１を出力する利得
符号帳７とを備え、さらに、適応符号帳ベクトルｄ１と
利得候補ｈ１とを乗算する乗算器８と、雑音符号帳ベク
トルｆ１と利得候補ｈ１とを乗算する乗算器９と、これ
ら乗算器８、９の出力ｅ１，ｇ１を加算して音源信号ｊ
１を得る加算器１０と、この音源信号ｊ１とスペクトル
包絡パラメータｂ１とから再生音声ｋ１を得る聴覚重み
付け合成フィルタ４と、再生音声ｋ１と聴覚重み付けさ
れた入力音声ｎ１とから最適候補ベクトルを選択し、最
適符号帳インデックスｍ１を得るための最適候補ベクト
ル選択器５とを備えている。

【０００３】以下に従来のＣＥＬＰ音声符号化装置の動
作を説明する。スペクトル包絡パラメータ抽出器１で
は、例えば８ＫＨｚでサンプリングされ、１６ビットで
量子化された入力音声ａ１に対し、１フレーム（４０ｍ
ｓｅｃ、３２０サンプル）毎にスペクトル包絡パラメー
タｂ１を抽出する。スペクトル包絡パラメータｂ１は復
号器（図示しない）側に伝送され、再生音声信号を生成
するのに用いられる。ここで、スペクトル包絡パラメー
タｂ１は、人間の音声生成系における声道特性を表現す
る情報である。

【０００４】フレーム電力計算器２では、例えば、８Ｋ
Ｈｚでサンプリング、１６ビットで量子化された入力音
声ａ１に対し、１フレーム（４０ｍｓｅｃ、３２０サン
プル）毎にフレーム電力計算を行い、フレーム電力情報
ｃ１を出力する。フレーム電力情報ｃ１は復合器側に伝
送され、再生音声信号を生成するのに用いられる。

【０００５】次に、サブフレーム（１０ｍｓｅｃ、８０
サンプル）毎に以下の手順で音源信号ｊ１が求められ
る。まず、聴覚重み付けについて、聴覚重み付けフィル
タ１１は、入力信号である入力音声ａ１に対し、スペク
トル包絡パラメータｂ１を用い、公知の技術である聴覚
重み付け処理を行い、聴覚重み付けされた入力信号ｎ１
を出力する。

【０００６】次に、適応符号帳探索について、適応符号
帳３は音源信号ｊ１における周期成分を表現するための
符号帳であり、例えば、１２８種類のピッチ成分のパタ
ーンを記憶している（サイズ１２８、８０次元）。適応
符号帳探索においては、適応符号帳３から候補ベクトル
ｄ１が順番に取り出され、乗算器８に入力される。この
場合、乗算器８による乗算は行われずに候補ベクトルｄ
１は乗算器８を通過し、その出力ｅ１が加算器１０に入
力される。そして、この出力ｅ１は、加算器１０でも加
算処理が行われずに加算器１０を通過し、周期性を有す
る音源信号ｊ１として出力される。

【０００７】聴覚重み付け合成フィルタ４による処理
は、音源信号ｊ１にスペクトル包絡パラメータ（成分情
報）ｂ１を付加するとともに聴覚重み付けを行い、部分
的な再生音声（ここでは適応符号帳寄与分）ｋ１を生成
する。

【０００８】最適候補ベクトル選択器５は、制御信号ｌ
１により各符号帳３、６、７から候補ベクトルを出力さ
せると共に、各候補ベクトルｄ１、ｆ１に基づく再生音
声ｋ１と聴覚重み付けされた入力音声ｎ１との自乗平均
誤差を計算し、それが最小となる候補ベクトルを最適候
補ベクトルとして選定し、各符号帳の最適符号帳インデ
ックスｍ１を求めて復合器側に伝送する。最適符号帳イ
ンデックスｍ１は、復合器において再生音声信号を生成
するために用いられる。

【０００９】以上のように、適応符号帳探索では、最適
候補ベクトル選択器５により、最適な適応符号帳ベクト
ルが選定されて、適応符号帳インデックスｍ１が選択さ
れる。また、適応符号帳３は探索終了後に、最適な適応
符号帳ベクトルで更新され、その更新結果が次のサブフ
レームの適応符号帳として用いられる。

【００１０】次に、雑音符号帳探索について、雑音符号
帳６は、音源信号ｊ１における雑音成分を表現するため
の符号帳であり、例えば、５１２種類の雑音成分のパタ
ーンを記憶している（サイズ５１２、８０次元）。雑音
符号帳探索においては、雑音符号帳６から候補ベクトル
ｆ１が順番に取り出されて、乗算器９に入力される。こ
の場合、乗算器９による乗算は行われずに候補ベクトル
ｆ１は乗算器９を通過し、その出力ｇ１が加算器１０に
入力される。そして、この出力ｇ１は、加算器１０でも
加算処理が行われず通過し、雑音音源信号ｊ１として出
力される。

【００１１】この雑音音源信号ｊ１に対して、聴覚重み
付け合成フィルタ４は、聴覚重み付け合成フィルタ処理
を施し、部分的な再生音声（ここでは雑音符号帳寄与
分）ｋ１を生成する。そして、上述した適応符号帳探索
と同様に最適候補ベクトル選択器５により最適な雑音符
号帳ベクトルが選定されて、雑音符号帳インデックスｍ
１が選択される。

【００１２】但し、雑音符号帳探索においては、各候補
ベクトルには、再生音声の量子化誤差を低減するため、
聴覚重み付け合成フィルタ処理された最適な適応符号帳
ベクトルに対し直交化処理が施される。

【００１３】次に、最適な適応符号帳ベクトル及び雑音
符号帳ベクトルが決定された後、利得符号帳（サイズ１
２８、２次元）探索が実行される。利得符号帳探索で
は、利得符号帳７から候補ベクトル（ｈ１、ｉ１）が取
り出される。乗算器８は最適な適応符号帳ベクトルｄ１
に利得の候補ｈ１を乗算し、利得調整された最適な適応
符号帳ベクトルｅ１を出力する。乗算器９は、最適な雑
音符号帳ベクトルｆ１に利得の候補ｉ１を乗算し、利得
調整された最適な雑音符号帳ベクトルｇ１を出力する。
加算器１０はベクトルｅ１とｇ１を加算し、音源信号ｊ
１を出力する。

【００１４】聴覚重み付け合成フィルタ４は、音源信号
ｊ１にスペクトル包絡パラメータｂ１を付加するととも
に聴覚重み付けを施し、再生音声ｋ１を生成する。最適
候補ベクトル選択器５は、フレーム電力計算器２の出力
であるフレーム電力情報ｃ１により聴覚重み付けされた
入力音声ｎ１を正規化した後、この入力音声ｎ１に対
し、再生音声ｋ１の正規化され聴覚重み付けされた聴覚
重み付き自乗平均誤差を求め、それが最小となる利得の
候補を最適利得インデックスｍ１として選定し、復合器
側に出力する。

【００１５】ＲＣＲ ＳＴＤ−２７Ｃに規定されている
ＰＤＣハーフレート用の音声符号化装置では、符号帳探
索に要する演算量を軽減するため、探索を予備選択と本
選択に分けて実行している。予備選択では、簡略された
評価基準で数個の予備選択候補を選択し、本選択では、
予備選択で選択された候補に対し厳密な評価基準を用い
て最終的な選択結果を出力する。この方法を適応符号探
索に適用した例を図４のフローチャートを用いて説明す
る。図４においてステップＳ２１〜Ｓ２５が予備選択、
ステップＳ２６〜Ｓ２８が本選択に相当する。

【００１６】まず、ステップＳ２１において、適応符号
帳から候補ベクトルｂ１（ｎ）（図３のｊ１に相当）を
出力する。次にステップＳ２２において、聴覚重み付け
合成フィルタ処理を行い、候補ベクトルにスペクトル包
絡パラメータ（情報）を付加するとともに聴覚重み付け
を行いｂ１´（ｎ）（図３のｋ１に相当）を求める。そ
して、ステップＳ２３において、聴覚重み付けされた入
力ベクトル（図３のｎ１に相当）とステップＳ２２で得
られた値との内積ＣＬを計算する。

【００１７】次にステップＳ２４において、内積ＣＬが
大きいものからＭ候補を選択する。ＣＬが大きいものか
らＭ番目以内に入れば、そのインデックス（ピッチ周期
に相当）と予備選択された候補ベクトルを保持する。ス
テップＳ２５では、全候補ベクトル（例えば、１２８種
類）について探索が終了したか否かを判定し、終了して
いなければステップＳ２１に戻る。探索が終了していれ
ばステップＳ２６に進む。

【００１８】次に、ステップＳ２１〜ステップＳ２５の
処理で予備選択されたＭ個の候補ベクトルについて以下
のように本選択を実施する。まず、ステップＳ２６にお
いて、予備選択された候補ベクトルに対しｂ１´（ｎ）
の自乗和ＧＬを計算する。ステップＳ２７では、予備選
択された候補ベクトルに対し、ＣＬ＊ＣＬ／ＧＬが最大
となるベクトルを最適な適応符号帳ベクトルとして選択
する。

【００１９】ステップＳ２８では、予備選択された全Ｍ
候補について探索が終了したか否かを判定し終了してい
なければステップＳ２６に戻る。探索が終了していれば
ステップＳ２９に進む。ステップＳ２９では、ステップ
Ｓ２６〜ステップＳ２８において最終的に保持されてい
る候補ベクトルとそのインデックスを用いて、最適な適
応符号帳ベクトルとそれを合成フィルタ処理したベクト
ルを出力する。

【００２０】

【発明が解決しようとする課題】上述したような従来の
音声符号化装置における探索処理においては、予備探索
の候補数Ｍが十分に大きいとき（Ｍ＝４〜６）には再生
音声に品質上の問題が生じない。しかし、使用するＤＳ
Ｐ（ディジタル・シグナル・プロセッサ）の演算能力が
低い場合、予備選択の候補数Ｍが小さい値（例えば２ま
たは３）に制限を受けてしまう。このとき、予備選択で
は簡略的な評価基準を用いているため、適切な候補が選
ばれない場合が生じ、再生音声の品質が劣化する。特
に、適応符号帳の探索において、サブフレーム毎に最終
的に選択されるインデックス（ピッチ周期）の連続性が
保たれない場合は、通常ピッチ周期は時間的に穏やかに
変化するため、再生音声に雑音感が増すという問題が生
じる。

【００２１】この発明は、上述した従来の問題点を解決
するためになされたもので、再生音声の雑音感を軽減す
ることにより、再生音声の品質を向上することができる
音声符号化装置を得ることを目的としている。

【００２２】

【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ため、この発明は、簡略化された評価基準を用いて符号
帳の中から数個の候補を選択するための予備選択と、該
予備選択で選択された数個の候補に対し厳密な評価基準
を用いて最終的な選択結果を出力するための本選択とを
各処理フレームにおいて順次実行して最適インデックス
を求める適応符号帳探索を用いた音声符号化装置におい
て、前記予備選択された候補Ｍ個に前処理フレームで求
められた最適インデックスを加え、該予備選択の候補数
を（Ｍ＋１）個とし、これらの候補（Ｍ＋１）個に対し
前記本選択を実施するようにしたものである。

【００２３】また、この発明は、簡略化された評価基準
を用いて符号帳の中から数個の候補を選択するための予
備選択と、該予備選択で選択された数個の候補に対し厳
密な評価基準を用いて最終的な選択結果を出力するため
の本選択とを各処理フレームにおいて順次実行して最適
インデックスを求める適応符号帳探索を用いた音声符号
化装置において、前記予備選択された候補Ｍ個のうちの
任意の１個と前処理フレームで求められた最適インデッ
クスを置き替え、これらの候補（Ｍ個）に対し前記本選
択を実施するようにしたものである。

【００２４】このような構成によれば、現サブフレーム
の予備選択で選択された候補の中に、確実に前サブフレ
ームの最適インデックス（ピッチ周期）が存在するよう
になり、本選択ではこれらに対し厳密な評価が行われる
ため、再生音声において必要なピッチ周期の連続性が保
たれる。これにより、ＤＳＰの演算能力により予備選択
での候補数が制限される場合の再生音声の品質劣化を軽
減することができ、再生音声の音質を向上させることが
できる。

【００２５】

【発明の実施の形態】以下にこの発明の実施の形態を図
面に従って説明する。 実施の形態１．図１は、この発明をＣＥＬＰ音声符号化
の適応符号帳探索に適用した場合の実施形態を示すフロ
ーチャートである。なお、実施の形態１においては、図
１の破線で囲まれたブロック（ステップＳ３６とステッ
プＳ３９）が図４に説明した従来技術に対して新たに付
加、変更される部分であり、その他は図４に示した従来
技術と同様の処理となる。また、この実施の形態１にお
ける音声符号化装置の全体構成ブロックは図３に示した
ものと同様であり、ここでの説明を省略する。

【００２６】以下には、図１に従って適応符号帳探索の
手順を説明する。まず、ステップＳ３１において、適応
符号帳から候補ベクトルｂ１（ｎ）（図３のｊ１に相
当）を出力する。次に、ステップＳ３２において、聴覚
重み付け合成フィルタ処理を行い、候補ベクトルにスペ
クトル包絡情報を付加するとともに聴覚重み付けを行い
ｂ１´（ｎ）（図３のｋ１に相当）を求める。

【００２７】ステップＳ３３では、聴覚重み付けされた
入力ベクトルＰ（ｎ）（図３のｎ１に相当）とステップ
Ｓ３２で得られた値との内積ＣＬを計算する。ステップ
Ｓ３４では、内積ＣＬが大きいものからＭ候補を選択す
る。内積ＣＬが大きいものからＭ番目以内に入れば、そ
のインデックス（ピッチ周期に相当）と予備選択された
候補ベクトルを保持する。

【００２８】ステップＳ３５では、全候補ベクトル（例
えば、１２８種類）について探索が終了したか否かが判
定され、終了していなければステップＳ３１に戻る。探
索が終了していればステップＳ３６に進む。

【００２９】次に、ステップＳ３１〜ステップＳ３５の
処理で予備選択されたＭ個の候補ベクトルについて以下
のように本選択を実施する。まず、ステップＳ３６にお
いて、前サブフレームでの最適なインデックス（ピッチ
周期）における適応符号帳ベクトルを予備選択されたＭ
候補に加え、（Ｍ＋１）候補とする。次に、ステップＳ
３７では予備選択された候補ベクトルに対しｂ１´
（ｎ）の自乗和ＧＬを計算する。そして、ステップＳ３
８において、予備選択された候補ベクトルに対し、ＣＬ
＊ＣＬ／ＧＬが最大となるベクトルを最適な適応符号帳
ベクトルとして選択する。

【００３０】ステップＳ３９では、予備選択された全
（Ｍ＋１）候補について探索が終了したか否かが判定さ
れ、終了していなければステップＳ３７に戻る。探索が
終了していればステップＳ４０に進む。

【００３１】ステップＳ４０では、ステップＳ３７〜ス
テップＳ３９において最終的に保持されている候補ベク
トルとそのインデックスを用いて最適な適応符号帳ベク
トルとそれを合成フィルタ処理したベクトルを出力す
る。

【００３２】実施の形態２．次に、この発明をＣＥＬＰ
音声符号化の適応符号帳探索に適用した場合の別の実施
形態について、図２に従って説明する。なお、実施の形
態２においては、図２の破線で囲まれたブロック（ステ
ップＳ５６）が図４に説明した従来技術に対して新たに
付加される部分であり、その他は従来技術と同様の処理
となる。また、この実施の形態２における音声符号化装
置の全体構成ブロックは図３に示したものと同様であ
り、ここでの説明を省略する。

【００３３】以下に図２に従って適応符号帳探索の手順
を説明する。まず、ステップＳ５１において、適応符号
帳から候補ベクトルｂ１（ｎ）（図３のｊ１に相当）を
出力する。ステップＳ５２においては、聴覚重み付け合
成フィルタ処理を行い、候補ベクトルにスペクトル包絡
パラメータ（情報）を付加するとともに聴覚重み付けを
行いｂ１´（ｎ）（図３のｋ１に相当）を求める。

【００３４】ステップＳ５３では、聴覚重み付けされた
入力ベクトルＰ（ｎ）（図３のｎ１に相当）とステップ
Ｓ５２で得られた値との内積ＣＬを計算する。ステップ
Ｓ５４では、この内積ＣＬが大きいものからＭ候補を選
択する。内積ＣＬが大きいものからＭ番目以内に入れば
そのインデックス（ピッチ周期に相当）と予備選択され
た候補ベクトルを保持する。

【００３５】ステップＳ５５では、全候補ベクトル（例
えば、１２８種類）について探索が終了したか否かを判
定し、終了していなければステップＳ５１に戻る。探索
が終了していればステップＳ５６に進む。

【００３６】次に、上述したステップＳ５１〜ステップ
Ｓ５５の処理で予備選択されたＭ個の候補ベクトルにつ
いて以下のように本選択を実施する。まず、ステップＳ
５６において、予備選択されたＭ候補のうち内積ＣＬの
値が最小となる候補を捨て去り、その代わりに前サブフ
レームでの最適なインデックス（ピッチ周期）を入れ
る。

【００３７】次に、ステップＳ５７において、予備選択
された候補ベクトルに対しｂ１´（ｎ）の自乗和ＧＬを
計算する。ステップＳ５８では、予備選択された候補ベ
クトルに対し、ＣＬ＊ＣＬ／ＧＬが最大となるベクトル
を最適な適応符号帳ベクトルとして選択する。

【００３８】ステップＳ５９では、予備選択された全Ｍ
候補について探索が終了したか否かを判定し、終了して
いなければステップＳ５７に戻る。探索が終了していれ
ばステップＳ６０に進む。

【００３９】そして、ステップＳ６０において、ステッ
プＳ５７〜ステップＳ５９において最終的に保持されて
いる候補ベクトルとそのインデックスを用いて最適な適
応符号帳ベクトルとそれを合成フィルタ処理したベクト
ルを出力する。

【００４０】以上に説明した実施の形態１、２における
処理によれば、現サブフレームの予備探索で選択された
候補の中に、確実に前サブフレームの最適インデックス
（ピッチ周期）が存在するようになり、本選択ではこれ
らに対し厳密な評価が行われるため、再生音声において
必要なピッチ周期の連続性が保たれることとなる。従っ
て、これにより、再生音声の雑音感が軽減されるため再
生音声の音質は向上する。

【００４１】

【発明の効果】以上の説明より明らかなように、この発
明は、予備選択された候補Ｍ個に前処理フレームで求め
られた最適インデックスを加え、該予備選択の候補数を
（Ｍ＋１）個とし、これらの候補（Ｍ＋１）個に対し本
選択を実施するようにしたため、あるいは、予備選択さ
れた候補Ｍ個のうちの任意の１個と前処理フレームで求
められた最適インデックスを置き替え、これらの候補
（Ｍ個）に対し本選択を実施するようにしたため、現サ
ブフレームの予備選択で選択された候補の中に、確実に
前サブフレームの最適インデックス（ピッチ周期）が存
在するようになり、本選択ではこれらに対し厳密な評価
が行われるため、再生音声において必要なピッチ周期の
連続性が保たれる。これにより、ＤＳＰの演算能力によ
り予備選択での候補数が制限される場合の再生音声の品
質劣化を軽減することができ、再生音声の音質を向上さ
せることができるという効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施の形態１を示す適応符号帳探索
処理のフローチャートである。

【図２】この発明の実施の形態２を示す適応符号帳探索
処理のフローチャートである。

【図３】ＣＥＬＰ音声符号化装置を示すブロック図であ
る。

【図４】従来のＣＥＬＰ音声符号化装置における適応符
号帳探索処理を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１ スペクトル包絡パラメータ抽出器 ２ フレーム電力計算器 ３ 適応符号帳 ４ 聴覚重み付け合成フィルタ ５ 最適候補ベクトル選択器 ６ 雑音符号帳 ７ 利得符号帳 ８、９ 乗算器 １０ 加算器 １１ 聴覚重み付けフィルタ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 簡略化された評価基準を用いて符号帳の
   中から数個の候補を選択するための予備選択と、該予備
   選択で選択された数個の候補に対し厳密な評価基準を用
   いて最終的な選択結果を出力するための本選択とを各処
   理フレームにおいて順次実行して最適インデックスを求
   める適応符号帳探索を用いた音声符号化装置において、 前記予備選択された候補Ｍ個に前処理フレームで求めら
   れた最適インデックスを加え、該予備選択の候補数を
   （Ｍ＋１）個とし、これらの候補（Ｍ＋１）個に対し前
   記本選択を実施するようにしたことを特徴とする音声符
   号化装置。
2. 【請求項２】 簡略化された評価基準を用いて符号帳の
   中から数個の候補を選択するための予備選択と、該予備
   選択で選択された数個の候補に対し厳密な評価基準を用
   いて最終的な選択結果を出力するための本選択とを各処
   理フレームにおいて順次実行して最適インデックスを求
   める適応符号帳探索を用いた音声符号化装置において、 前記予備選択された候補Ｍ個のうちの任意の１個と前処
   理フレームで求められた最適インデックスを置き替え、
   これらの候補（Ｍ個）に対し前記本選択を実施するよう
   にしたことを特徴とする音声符号化装置。