JPS59500077A - 適応差動ｐｃｍ符号器 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 適応差動ＰＣＭ符号化 技術分野 本発明は音声および音声帯域データ信号の差動ＰＣＭ符号化における適応等化と 予測に関する。

発明の背景 過去数年間の間に音声の能率の良い符号化の分野において膨大な研究が行なわれ 、それは現在も続けられていいる。多様な応用において、多数のディジタル符号 化アルゴリズムが研究されている。進展しつつあるディジタル電話網においては 、最も重要な応用は公衆交換ネットワークにおいても専用線ネットワークにおい ても、電話用の６４，０００ビット／秒（ｂｐｓのＰＣＭ信号（タイムスロット 当り８ビツト、８ｋＨｚ　のくりかえし）を置換することが最も重要な応用であ る。その理由はもちろん帯域圧縮を実現することである。電話の計画をする場合 の問題はすぐ出て来るけれど、容易ては答えら斗ない間頂である。それはこのよ うなネットワークが６４ｋｂ／ｓのＰＣＭよりもつと能率の良い符号化アルゴリ ズムに進展するかどうか、もしそうであるならそわ、にはどのようなアルゴリズ ムが良いかという問題である。今まで多数の差動ディジタル符号化アルゴリズム とこれに関連した技法が提案されている。すなわち適応差動ＰＣＭ（ＡＤＰＣＭ ）’　；サブハンド符号化（ＳＢＣ）：時間領域ハーモニックスケーリング（Ｔ ＤＴ（Ｓ）；ボコーダドリブン適応変換コーディング（ＡＴＣ）その他である。

入力の音声と音声帯域データの現実的混合比の場合については、ＡＤＰＣＭの方 法力′ス最も有望であるように思われる。適応差動ＰＣＭ符号化については、例 えば、１９７３年９月のベルシステムテクニカルシャーナル（Ｂｅ１ｌ　Ｓｙｓ ｔｅｍ　Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｊｏｕｒｎａｌ　）　Ｖｏｌ、５２．Ｊｉ　７　 ＋ｐｐ、１１０５−１１１’８のカミスキー−ジャーヤントーフラナガン（Ｃｕ ｍＣｕｍｍ１ｓｋｅｙ−Ｊａｙａｎｔ−Ｆｌａｎａ　）　（ＣＪＦ　）のゝゝア ダブティブクオンタイゼーションインディファレンシャル　ピーシーエムオブス ピーチ〃（ＡｄａｐｔｉｖｅＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｄｉｆｆｅｒｅ ｎｔｉａｌ　ＰＣＭ　Ｃｏｄｉｎｇ　ｏｆＳｐｅｅｃｈ　″）　と題する論文に 開示されている。ｃＪＦ−ＡＤＰＣＭアルゴリズムの性能は先の研究で確立して おり、（Ｗ、　Ｒ，Ｄａｕｍｅｒ　、　Ｊ、　Ｒ，ＣａｖａｎａｕｇｈのゝゝＡ 　ＳｕｂｊｅｃｔｉｖｅＣｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ｏｆ　５ｅｌｅｃｔｅｄ　Ｄｉ ｇｉｔａｌ　Ｃｏｄｅｃｓ　ｆｏｒ　５ｐｅｅｃｈ″Ｂｅ１ｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　 Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｊｏｕｒｎａｌ　、　Ｖｏｌ、　５７．１６９　。

１９７８年１１月１）り、　３１１９−３１０５　）この符号化疋よる３２ｋｂ ／ｓの単一符号化は主観的に６４ｋｂ／ｓのμ２５５ＰＣＭに近いことから、ひ とつの基準であると見ることができる。しかし、これは縦続符号化の状況ではそ れほど強力ではなく（上述のＤａｕｍｅｒ　−Ｃａｖａｎａｕｇｈの論文を参照 ）また現実的なアナログ／ディジタル混合ネットワークでは高速の音声帯域デー タ（例えば、４８ｏ。

ｂｐｓ　）を取扱かうことはない。

本発明においては、例えば音声あるいは音声帯域のデータを表わす入力サンプル は加算器に力えられ、ここで予測された信号がそれから減算される。説明の目的 で、入力サンプルは多ビット（例えば１３−１６ビツト）の線形ＰＣＭサンプル であると仮定する。しかし、この代り（ｃ入力サンプルはパルス振幅変調（ＰＡ Ｍ）のサンプルでもよい。予測信号は適応予測器から与えられた該入力サンプル の推定値である。得られた差分信号；ま本発明のタイナミツクロッキング量子化 器の入力に与えられる。

この差動信号の量子化されたもの：：ｌ：、該量子化器の出力から他方の加算器 に与えられ、ここでこね−は予測さ力、だ信号（Ｃ加算さｉｌ−る。この加算の 結果は適応予測器の入力ＶＣ与えら力１、これはその入力に応動して入力サンプ ルと比較され、るへき次の予測信号を発生する。本発明の量子化器（よ二つの適 応速度、す々わち、入力ＰＣＭ信号が音声を表わす高速適応と、ＰＣＭ符号化さ れた音声帯域データあるいはトーン信号のだめの低速の適応（はとんど一定速） を持つ適応量子化器である。

上述した機能の各々はディジタル的に実行され、従って本発明に従うコブツク（ コータ、デコーダ）はディジタル集積回路の形態もしくはテイシタル信号プロセ ッサを使って容易に実現することができる。

図面の簡単な説明 図面中において。

第１図は本発明に従うＡＤＰＣＭコデツク（コーダーデコーグ）の簡単化された 説明的ブロック図；第２図は第１図のＱ適応ブロックの説明的ブロック図；第３ 図は第２図のロック／アンロックブロックの説明的ブロック図：第４図は第１図 の適応予測器の説明図；第５図は本発明のＡＤＰＣＭコーダの動作を説明するた めのフローチャート図； 第６図シマ本発明のＡＤＰＣＭデコーダの動作を記述するフローチャートで・あ る。

図面の第１図を見れば、本発明に従うＡ、ＤＰＣＭコーダコーグは入力の線形Ｐ ＣＭサンプルを受信し、これをｎビットの差動ＰＣＭ信号て符号化して伝送設備 １０２全通してＡＤＰＣＭデコーダ１０１Ｖｃ伝送する。説明の目的で４ビツト の差動ＰＣＭ信号（ｎ　＝　４　）を仮定する。この４ビツトの差動信号は同一 出願人にょるＡＤＰ（２Ｍ符号化アルゴリズムと関連して、非常に信頼の高い、 音声、高速音声帯域データ（例えば、４８００　ｂｐｓ　）　ソｈ−Ｋ　モちろ ん低速データおよびトーン信号に対して強カ々伝送を提供することになる。しか し本発明は決して４ビツトの差動伝送に限定されるものではなく、その値として は他の値、例えばｎ　＝　２　’ｉ　ｎ　＝　３　、ｎ　＝　５などをとること ができる。もし、入力の線形サンプルが常圧符号化された音声を表わすのであれ ば、多くの応用で２ビツトの差動ＰＣＭ信号（すなわちｎ−２）が適当であるこ とがわかる。

多ヒツト（例えば１３−１６ビツト）の線形ＰＣＭサンプルは代数的加算器すな わち差回路１１に与えられる。

前述のように、サンプルはＰＡＭサンプルであっても良い。線形ＰＣＭサンプル は入力音声信号のあるいは音声帯域データの線形ＰＣＭへの直接符号化によって 生ずる。

その代りに、８ビツトのμ則符号化信号をまずその多ビツト線形信号に変換して も良い。もちろん他の非線形符号、例えばＡ則の信号を線形ＰＣＭ信号に変換し ても良い。このような変換は尚業者には周知であり本発明のいかなる一部をも形 成するものではない。

以下に詳細疋説明する適応予測器１２はサンプルの予測あるいは推定値である予 測信号Ｓｅ　を与える。この予測信号Ｓｅ　はインバータ１３によって反転され 、加算回路１１の他方の入力に与えられる。その名前が示すように、この回路は その出力に二つの入力の代数的和である差信号ｄを生ずる。この差信号ｄは本発 明のダイナミックロッキング量子化器（ＤＬＱ）の入力に与えられる。

ＤＬＱは１６レベルの（ｎ−４のとき）スケールファクタΔを持つ不均等量子化 器１４である。当業者には理解されるよう圧量子化器１４は所望の量子化を行な うばがりでなく、これはまだ入力信号のＰＣＭ符号化を行なうが、量子化と符号 化はひとつの同じ動作で行なゎカ、る。

（どのよう々標準のディジタル伝送の教科書にもある通りである。）４ビツトの 出力信号工は差サンプルｄを量子化しＰＣＭ符号化したものを表わす。

４ビツトのＰＣＭ出力はＱ−１の逆量子化器１５に与えら力５、とノ１．はその 名前が示すように、ブロック１４の動作と本質的に逆の動作を実行する。すなわ ち、逆量子化器１５は４ビツトの差動ＰＣＭ信号Ｉを受信し、その出力て信号ａ ｑ　を生ずる。このａｑ倍信号差信号ｄを量子化したものである。信号ｄｑはＱ 適応回路１６と加算器１７０入力に結合される。適応予測器１２のＳｅ　出力は １４た加算器１７０入力に結合される。加算器１７はこれらの二つの入力信号を 加算して、その出力に再生された信号ｒを生じ、これが入力信号を正しく量子化 されたものであるようにする。信号サンプルｒは適応予測器１２に与えられ、こ れはそれ疋応動して次の線形ＰＣＭサンプルと比較するだめの次の予測信号を発 生するのに用いられる。適応予測器１２はサンプルｒ・と少数の先のサンプルを 使用して、ｍ個の入力サンプル（例えば、ｍ−４）の重み付けの和である予測信 号Ｓｅ　を生ずる。

Ｑ適応回路１６は量子化された差信号ｄｑ　と４ビツトの出力Ｉを受信し、それ から適応的スケールファクタΔを生ずるように動作する。このスケールファクタ Δは次に量子化器１４と逆量子化器１５に与えられる。適応的スケールファクタ ΔはＱおよびＱ−１の特性を入力差信号ｄの電力に整合するようスケーリングす る機能を持つ。

本発明のＱ適応回路はスケールファクタΔの適応速度を制御し、入力線形Ｐ　Ｃ Ｍ信号が音声を表わすときには高速の適応速度が、入力がＰＣＭ符号化された音 声帯域データあるいはトーンを表わすときには極めて低速の（はぼ一定の）適応 速度が与えられるよう罠なっている。

４ビツトの差動ＰＣＭ信号はテイシタル伝送設備１０２を通して、典型的な時分 割多重方式でディジタル伝送設備１０２を通して伝送され、ＱＩ逆量子化器１１ ５の入力に与えられる。この入力信号は工′と名付けられ、プライムは信号工に 近いがそｈでも伝送誤りのため同一ではないということを示している。同様にデ コーダ１０１で用いられる他の文字シンボルにもプライムが付いているが、こわ 、はコーグ１００の同様に名付けたシンボルあるいは信号に近いが、同一ではな いことを示している。

Ｑ−１量子化器１１５はＱ　＋量子化器１５と同等であるが、これはその出力に 量子化された信号ｄｑ′を生ずる。この場合も前と同様、ｄ９′は差動信号ｄの 量子化されたものを表わし、プライムは伝送誤りに起因するそれからの変動を示 している。量子化された信号ｄｑ′はＱ適応回路１１６と加算器１１７の入力１ （結合さカる。入力差動ＰＣＭ信号■′はまたＱ適応回路１１６の入カベ結合さ れ、この回路はコーグ１００のＱ適応回路１６と同等なものである。Ｑ適応回路 １１６の出力・ンま適応スケールファクタΔ′であり、これは先に述へたのと同 一の理由でＱ−１量子化器１１５に与えられる。適応予測器１１２は予測信号Ｓ 。′を発生するの（（用いらカー、こ八は加算器１１７の他方の入力て結合され る。適応予」１１器１１２はコーグ１００の適応等化器１２と同等である。加算 器１１７はこの二つの入力信号をディジタル的に加算して、元の入力信号ｓを量 子化したものに近い再生され、た信号ｒ′　を生ずるのに用いらね５る。信号ｒ ′　は適応予測器１１２の入力と出力とに与えられ、出力ではこれは元の入力音 声あるいは音声帯域データ信号の写しを再生するのに使用される。

本発明のＱ適応回路は図面の第２図により詳細に図示されている。最後のＰＣＭ 出力１　（−１）　は強力な乗算更新回路２１に最後のスケールファクタΔ（− １）として与えられる。このΔ（−１）信号は単位遅延２２を経由して与えられ 、る。更新回路２１の出力はスケールファクタ信号ΔＪである。この更新回路の 機能は の記述することができる。すなわちスケールファクタΔ、は前のスケールファク タ（Δ−１）をβ乗したもの妃、コードワードＩ　Ｃ−１）　の時変関数を乗じ たものである。

これはもちろんＣＪＦ−ＡＤＰＣＭ　コーグで利用される更新関数とは似ている が、それでも異っている。

へ−タ（β）は１に非常に近い数（例えば６３／６４）である。βは伝送誤りの 影響を減らすために適応プロセスに有限の記憶を導入するものである。Ｍ（Ｉ（ １））の関数はＰＣＭコードワードＩ（−１）が大きい絶対値を持っているとき にはΔ、がΔ（−３）より大きく、ＰＣＭコードＩ（−１）の大きさが小さいと きにはΔ、がΔ（−５）より小さくなるように選択され、た関数である。従って 、例えば、Ｉ’（−１）が量子化器の大きいステップを表わすときには、Ｍ（■ （１））　は１」：り若干大きい、２程度の値で、ＩＣ−１）が量子化器の最も 小さいステップを表わすときには、Ｍ（■（−Ｉ））は０．９程度の１より小さ い値となる。従って、当業者には明らかであるように、適応変数Δ、は極めて急 速に変化すると期待され、これは入力音声信号の場合には望才しいことである。

このＭＣＩ（Ｉ）’）の関数はリードオンリーメモリー（ＲＯＭ）に記憶するこ とができ、Ｉ（−１）の値に応動してアクセスできる。Δβは例えば、通常のロ ガリスミック変換手法を用いて実現でき、ＤＳＰの環境においては、断片線形化 の手法によつβ て実現できる。こわ、らの二つの関数〔Δ（−１）およびＭ（Ｉ　（−＋）〕） に対して乗算を行なってΔＪが得らバーることになる。

このΔ、倍信号単一極の長い時定数（例えば１５０ミリ秒）を持つディジタル低 域フィルタ２３に結合される。

この効果はΔＪより急速な変化を平滑化して、音声データ入力のとキ（コ都合が 良いように、フィルタ出力Δ１．が非常に低速に変化するようにすることである 。このΔＪの出力は乗算器２４に与えられ、Δ１の出力は乗算器２５に結合され る。乗算器２４の他方の入カシオロツク／アンロック判定回路２６から誘導され る適応パラメータαであり、ロック／アシロツタ判定回路２６の入力は量子化さ ね、だ差信号ａｑ　である。後に詳述する判定回路２６は、出力信号αを生じ、 こね−は元の入力信号Ｓが音声を表わすときにはＩ　Ｋ近付き、入力が音声帯域 データであるときには出力はＯＶｃ近付く。信号αはインバータ２７によって反 転される。これは次て加算回路２８で加算ば力５て出力信号１−αを生じ、これ が次に乗算器２５に結合される。乗算器２４および２５の出力は共に加算器２９ に結合さワ１、これは次にスケールファクタ信号Δを生ずる。　− 以上を要約ｆ、ｌ′１．ば、音声信号入力に対′しては、αは一般Ｖｃｌに近＋ Ｊき、従ってスケールファクタΔは、音声入力と共疋急速に変化するスケールフ ァクタΔ、に近くなり、こｉＫ対して音声帯域入力データに対しては、可変パラ メータαは０に近付き、従ってスケールファクタΔはほぼ一定のスケールファク タΔＬを近似することになる。適応パラメータαはスケールファクタΔがΔＪか らΔ、あるいはその逆に変化するときに、スムーズに変化する。このようなスム ーズ々変化はもしこのよう々スムースな変化が生じなかったときに起こるエンコ ーダとデコーダの間の伝送誤りの影響を最小化するのに必要である。

適応パラメータαは第３図に詳細に示した判定回路２６てよって誘導すなわち発 生さり、る。量子化されだ差信号ｄｑ　は絶対値回路３１に与えられ、その出力 １ｄｑｌは入力信号の符号には関係なく絶対値となる。１ｄｑｌ信号は単一極の ディジタル低域フィルタ３２および３３の入力に結合される。フィルタ３２は短 い時定数（例えば、１０ミリ秒）全持ち、フィルタ３３は長い時定数（例えば、 １５０ミリ秒）を持つ。フィルタ３２からのｄｍｓ信号は短時間の差信号の大き さ、すなわちｄｑ　の大きさの短時間平均を表わす。フィルタ３３からのｄｍｔ 信号は比較的長時間の差信号の大きさ、すなわちｄｑの太ささの長時間平均を表 わす。ｄｍｓとｄｍｌの信号はスレショルド比較器３４に与えられる。その名が 示すように、この回路はそれに対する二つの入力を比較し、出力変数Ｘを発生す る。変数Ｘは二つの値→−１、あるいは−１のいずれかをとり、すなわちｘ　− ＋　１　、あるいはｘ　−−１のいずれかとなる。もしｄｍｓとｄｍｌがかなり 近ければ、例えばもし互にスレショルド値Ｔの中て入っていれば、ｘ＝−１であ り、これに対してそれがスレショルド値より大きく異っていれば、ｘ−＋１であ る。スレショルド比較器３４０機能は数学的に次のよって表わすと一番良くわか る。

もしく１−Ｔ）　・ｄｍＡ＜ｄｍｓ＜（１＋Ｔ）　・ｄｍｔ　ならニー１ さもなけわ、ば　Ｘ二十１ 例えは　Ｔ七０１２５ もし入力信号の短時間と長時間の大きさが追尾していれば、音声帯域データのよ うな一定に近い統計的性質の入力信号を仮定するのが適当であり、この場合には 従ってＸ−−１となる。とれに対して、入力信号の短期的大きさと長期的大きさ がかなり異っているときには、音声のような急速にその統計的性質の異る入力信 号があると考えるのが・妥当で゛あり、そのときにはＸ−＋１となる。

信号Ｘは非電に短い時定数（例えば、５ミリ秒）を有する、低域単一極デイシタ ルフィルタ３５に与えられる。

フィルタ３５の出力（ｄ′）は−１と→−１の間の変数である。（−１４α′Ｚ １）。この出力α′は入力信号Ｘの対数的重みを付けた入力信号Ｘを表わす。加 算器３６の加算動作と乗算器３７０乗算動作によって適応パランこの回路動作を 要約すわ、ば、入力信号ａｑ　が音声帯域データサンプルを表わすときには、ｄ 、ｍｓ：　ｄｍｔ、、　ｘ＝＝−１であり、α′は従って−ＩＫ近付き、αは０ に近付く。

この結果としてスケールファクタはΔ＝ΔＬとなる。この代りに、入力信号が音 声サンプルを表わすときｒはｄｍｓ−ｎｄｍｔ　でＸ−＋１であり、α′は＋１ に近付き、従ってαは１π近付く。この結果として、スケールファクタΔ＝ΔＪ 　となる。

第１図の適応等化量は、第４図に詳細に示しである。

再生され、だ信号ｒ（あるい、はｒ　／　）は係数更新回路４２の入力と適応ト ランスバーサルフィルタ４１０入力とて結合され、これは説明の目的で４タツプ トランスバーサルフイルタと仮定している。トランスバーサルフィルタ４１は通 常の設計のものであり、その出力Ｓｅ　は係数ａ、ヲ再生された信号ｒの過去の サンプルで乗じたものの牙口に等しい。すなわち 従って、トランスバーサルフィルタ４１は４タツプを持つものとし、このため１ ＝１．２．３．４としてｒの４個の前のサンプルが係数ａ１　によって乗ぜられ ることになる。信号（５）ａｉ　は係数更新回路４２によって与えられる。この 後者の回路は適応トランスバーサルフィルタ＋ｒｔ動する周知の手法である勾配 適応アルゴリズムを簡単化した形態である。更新回路４２は４個の入力を有して いる。第１は再生された信号ｒ１第２はそれ自身の出力信号ａ１、第３の入力は スレショルド比較器４３から誘導された信号Ｃ１最後はＱＩ量子化器１５からの ｄ、信号である。

再生された信号はまた絶対値回路４４に結合され、その出力は入力信号の符号と は関係ない絶対値である。

ｌｒｌの信号は例えば１０ミリ秒の短い時定数を有する単一極のディジタル低域 フィルタ４５０入力に与えられる。フィルタ４５からのｒｍｓ信号は短時間の再 生された信号の大きさを表わす。すなわち、これはｒの大きさの短時間平均であ る。フィルタ４５の出力はスレショルド比較器４３で、先に述べたｄｍａ信号と 比較される。その名が示すように、後者の回路はそｆ′Ｌに与えられた二つの入 力を比較し、変数ｃ’４発生する。変数Ｃは二つの値の内の一方のみをとり、Ｃ −Ｃ工あるいはＣ−Ｃ２である。

ここでＣ１ンＣ２である。スレショルド比較器の機能は数学的圧次のように表わ せば最も良く表わされる：もしｄｍｓ　＞　Ｔ２　・ｒｍｓ　なら　ｃ　＝　Ｃ 。

さもなければ　Ｃ−０２ ここで例えば　Ｃ，＝２−７、Ｃ２＝２’、Ｔ２＝０．２５係数更新回路に対す る前述の４種の入力信号を与えれば、その機能は数学的に次のように表わすこと ができる。

（３） ｉ　＝　１．２．３．４ ここで例えはｌ二０．９９８ 出力ａ１　はｌ　ｆ　ｉ乗じたものに最後のａｌ　を乗じ、その乗算の結果に対 して信号ｄｑ　の符号と信号ｒ（−ｉ）の符号の両方を乗じたものを加算するこ とによって誘導される。当業者には明らかであるように、これらの操作は単純な 乗算と代数的加算から成る。前記の式（３）の変数Ｃは予測器の適応の速度を制 御し、Ｃ２は入力のトーン信号（て対して％知育用な低速の適応を行なう。定数 ｔ（ｚ＜１）は適応プロセスて対して有限な記憶を与え、これによって伝送誤り の影響を小さくする。さらに、当業者には明らかであるように、この適応予測器 は比較的簡単であるが、それても極めて信頼性の高い設計によるものである。

これは本発明の量子化器の特に有利な特徴であり、これによってこの簡単で高度 に能率の良い適応予測器を設計できることになる。しかし、本発明はこの特定の 適応予測器の設計を使用するのに限定されるものではない。例えば、Ｊｅｒｒｙ 　Ｄ、　ＧｉｂｓｏｎのゝゝＡｄａｐｔｉｖｅ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　１ｎＳ ｐｅｅｃｈ　Ｄｉｆｆｅｒｅ７Ｌｔｉａｌ　Ｅｎｃｏｄｉｎｇ　ＳｙｓｔｅｍＳ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ　ｔｈｅ　ＩＥＥＥ　Ｖｏｌ、　６８　、Ａ　４　 （１９８０年４月）頁４８８−５２５の論文に示された予測器の構造と適応手法 のいずれをも有第１」に使用することができる。

符号化アルゴリズム（Ｃつめては図面の第５図のフローチャートに示されている 。この図面中の番号を付けたブロックは符号化手続きにおける段階を表わしてい る。初期化の後、信号の推定値Ｓｅ　が先に説明された方法によってトランスバ ーサルフィルタ４１によって計算され５１、再生さｉｌだ信号ｒ　（−ｉ）　か シフトされる。すなわちｒ個のサンプルがトランスバーサルフィルタ４１の遅延 ＠にシフトして入れられる。コーディングアルゴリズムの次のステップ５２では 加算器１１への二つの入力の代数的加算によって差信号ｄが計算される。次に差 信号ｄは量子化され−、４ビツトのＰＣＭ出力Ｉが形成さハ１、こわ、からｄ（ すなわち、ｄ、）の量子化されたものが発生される。こわ−はアルゴリズムのス テップ５３である。

アルゴリズムのステップ５４では、加算器１７によって再生信号ｒが計算される 。更新ステップ５５はスケールファクタ信号Δ、およびΔＬを更新するために使 用される。Δ、の式はもちろん、上記の式（］）である。ΔＬの式は低域フィル タ２３０機能を数学的に表わしだものである。ブロック５５の二つの式の定数パ ラメータの値の例はブロックの外の右側に示されている。定数γｌは低域フィル タ２３０時定数を決める。最も新らしいパラメータαを用いて、第２図の回路に ついて記述した動作に従って、次のステップ５６ではスケールファクタΔが計算 される。ａｑ　およびｒの新らしい値を発生した後で、ブロック５７に示しだ適 切な式に従って、パラメータｄｍノ、ｄ　ｍ　ｓ−、α′、αおよびｒ　ｍ　ｓ 　が更新される。この場合も、これらの式の定数パラメータの値の例は、ブロッ ク５７の外で隣接した位置に示されている。前と同様に、ｄｒｒ＋４゜ｄｍａ、 α′およびｒｍｓ　０式は第３図および第４図のディジタル低域単極フィルタの 数学的表現である。このｄｍｓとｒｍｓの値を用い、スレショルド比較器４３は ブロック；すなわちステップ５８で与えられた式に従って、変数Ｃについての適 切な値を見付けて決定する。最後に、ａｉ　Ｏ値は係数更新回路４２によって更 新される（ステップ５９）。このステップが一度完了すると、コーグは次の入力 サンプルを待ち、第５図に示すよう圧全体のプロセスが再び繰返される。尚業者 には理解できるよって、第５図のフローチャートは事象の正確な順序を記述する べく意図されたものではない。例えば、ステップの一部は本質的て同時て生起す る。さらにもし本発明をプログラム可能なディジタル信号処理装置で実現すれば 、もちろんステップの順序は異ったものになる。

復号のアルゴリズムは第６図のフローチャートに図示されている。第６図で番号 を付けたブロックはこの復号手続きの段階を示している。初期化の後で、信号の 推定値Ｓｅ′が適応予測器１１２で計算され６１、再生された信号ｒ′（−ｉ） が予測器１１２のトランスバーサルフィルタの遅延線にシフトされる。ステップ ６２は４ビツトの差動ＰＣＭ信号Ｉ′の受信と復号に関連し、この後に差信号ｄ ｑ′の量子化された版の発生とゝゝ検出”が続く（ステップ６３〕。残りのステ ップ６４乃至６９はそれぞれ第５図のステップ５４乃至５９と等価である。ステ ップ６９のあとで、デコーダは次に受信されたサンプルを待ち、第６図に示すよ うに全体のプロセスが繰返される。

第５図と同じく、第６図のフローチャートは事象の正確な順序を記述するように 意図さ九たものではない。ステップの一部は本質的に同時に生じても良い。そし て、もし本発明がプログラム可能なディジタル信号処理装置を使用して実現され るなら、ステップの順序はもちろん異って来る。

ここで開示したＡＤＰＣＭシステムと符号化アルゴリズムについての種々の変更 はこの点で容易に明らかになる。

例えば、トランスバーサルフィルタ４１は４タップ以上あるいは以下で実現でき る。さらに、本発明はどのような特定な非均等量子化器に限定されるものではな く、ある種の応用では実際に均等量子化器が必要になる。低域フィルタの時定数 も容易に変更でき、才だシステム設計者が与えられたシステム応用について適切 であると考えるならば、スレショルド値Ｔ１およびＴ２と他の定数パラメータの 内の任意のものを容易に変更することができる。最後にＡＤＰＣＭシステムは２ つの適応速度、す々わち入力ＰＣＭ信号が音声を表わすときの高速の適応ＰＣＭ 符号化された音声帯域データとトーン信号の場合の非常に低速の適応を持つもの として開示されている。しかし、３つの適応速度、すなわち、非常に高速、中間 速度および非常に低速の適応を持つようなＡＤＰＣＭシステムを提供することも 本発明の原理の範囲に完全に入っている。

これ以上要点を詳述し々いが、ここで上述した構成は単に本発明の原理の応用を 例示したものにすぎず、本発明の精神と範囲を逸脱することなく椙業者ｒはその 種々の変型を工夫することが可能である。

ＦＩＧ、　２ ＦＩＧ、　３ ＦＩＧ、　６ 国際調査報告

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １　符号化された音声、音声帯域データあるいはトーン信号を量子化されだ差動 ＰＣＭ出力信号に変換する符号器（１００）であって、入力信号は該入力信号の 信号推定値と共にその間の差を表わす差信号を得るためて差回路（１１）の入力 て与えられ、さらに該信号推定値を発生するだめの予測手段（１２）と、該差信 号を受信してその出力に該差信号を量子化したものを与える適応量子化手段（Ｄ ＬＱ）と、該差信号を量子化したものを該信号推定値と加算してその和を該予測 手段の入力に結合するための手段（１７）とを含む符号器において、該量子化手 段（ＤＬＱ）は、 入力信号が音声を表わすときには高速の適応を行ない、符号化された音声帯域デ ータあるいはトーン信号に対しでは低速の適応を行なう手段（１６）ｉ有するこ とを特徴とする符号器。 ２　請求の範囲第１項冗記載の符号器において、高速および低速の適応速度を生 ずる手段は速度の間のスムーズな変化（第２図、２４．２５．２９）を生ずる手 段を有することを特徴とする符号器。 ３　請求の範囲第２項に記載の符号器において、予測手段（１２）は適応的であ り、入力信号がトーン信号を表わすときには低い適応速度を有することを特徴と する符乞器。 ４　請求の範囲第２項に記載の符号器において、伝送誤りの影響を減少するため に適応プロセスには有限の記憶（帯域ｔ）が導入されていることを特徴とする符 号器。 ５　請求の範囲第２項に記載の符号器において、量子化手段は不均一量子化器で あることを特徴とする符号器。 ６　請求の範囲第２項に記載の符号器において、差信号の量子化と同時にｎビッ トの差動ＰＣＭ符号化が実行されることを特徴とする符号器。 ７　請求の範囲第６項に記載のｎ　＝　４であることを特徴とする符号器。 ８　符号化された音声、音声帯域データあるいはトーン信号を表わす量子化され たｎビットの差動ＰＣＭ入力信号（工′）を線形出力信号（ｒ′）に変換−する 復号器（１０１）であって、該入力信号を受信してその出力に該ｎビットの差動 ＰＣＭ信号に符号化されていた元の差信号の量子化されたものを与える逆適応量 子化器（１１５）を含む復号器（１０１）において、該量子化された手段の入力 と出力とて結合されて、Ｐ’ＣＭ入力信号が音声を表わすときには高速の適応を 、ＰＣＭ入力入力信置声帯域データあるいはトーン信号を表わすときには低速の 適応を行なうよう適応量子化手段を制御する手段（１１６）ｅ持つことを特徴と する復号器。 ９　請求の範囲第８項に記載の復−け器において、二つの適応速度を制御する該 手段（第２図）は該速度の間の変化を円滑にすることを特徴とする復号器。 １０　請求の範囲第９項に記載の復号器において、元のＰＣＭ符号化された音声 あるいは音声帯域データの信号推定値を発生する予測手段（１１２）と、該量子 化された信号と該信号推定値を代数的に加算する手段（１１７）とを有し、加算 手段の出力は該予測手段の入力と復号器の出力とに結合されることを特徴とする 復号器。 １１　請求の範囲第１０項に記載の復号器ておいて、予測手段（１１２）は適応 的であり、入力ＰＣＭ信号がトーン信号を表わすときには低い適応速度を持つこ とを特徴とする復号器。 １２　請求の範囲第９項に記載の復号器において、伝送誤りの影響を減少するだ めに適応プロセスに有限の記憶（帯域ｔ）が導入されていることを特徴とする復 号器。 １３　請求の範囲第９項ｒ記載の復号器において、該量子化手段は非線形特性を 持つことを特徴とする復号器。 １４　請求の範囲第９項に記載の復号器において、ｎ　＝　４であることを特徴 とする復号器。