JPS63113600A - 音声信号の符号化及び復号化のための方法及び装置 - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、低ビツトレートの音声信号符号化装置に関し
、特に、パラメータ抽出及びベクトル量子化技術による
音声信号の符号化及び復号化のための方法及び装置に関
する。

〔従来の技術〕

通常“ボコーダとして知られている在来の音声信号の符
号化装置は、合成フィルタが励起（ｅｘｅｉ　ｔａｔｉ
ｏｎ）させられる音声合成方法を使用しており、該合成
フィルタの伝達関数は、音声に対してはピッチ周波数（
ｐｉｔｃｈ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）でのパルス列で、そ
して非音声に対しては白色雑音で音声域の周波数動作を
シミュレートする。

〔発明が解決しようとする問題点〕

上記の励起技術は必ずしも正確ではない、実際、ピッチ
パルスと白色雑音との間の選択は極めて厳重であり、再
生音の質を大きく低下させる。

しかも、音声−非音声の判定及びピッチ値は、共に十分
に正確に決定することが困難である。

これらの不都合の解消を意図した合成フィルタの励起方
法が、Ｂ、Ｓ、エイタル（Ａｔａｌ）、Ｊ、Ｒ，レムデ
（Ｒｅｍａｄｅ）による論文“ア・ニュー・モデル・オ
ン・ＬＰＧ・エクサイテイション・フォー・プロデュー
シング・ナチュラル−サウンディング・スピーチ・アッ
ト・ロー・ビット・レイク（Ａ　ｎｅｗ　ｌｌ１ｏｄｅ
ｌ　ｏｆＬＰＣｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ｐｒｏ
ｄｕｃｉｎｇ　ｎａｔｕｒａｌ　−ｓｏｕｎｄ−４ｎｇ
　５ｐｅｅｃｈ　ａｔ　ｌｏｗ　ｂｉｔ　ｒａｔｅｓ）
　’、インターナショナル・カンファレンス・オン・Ａ
ＳＳＰ　（Ｉｎｔｅｒ−ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅ
ｒｅｎｃｅ　ｏｎ　ＡＳＳＰ）、第６１４〜６１７頁、
パリ、１９８２年に記載されている。

この方法は、マルチパルス励起、即ちパルス列による励
起を使用しており、パルスの大きさ及び位置は、知覚的
に有意な歪み測度を最小にするように決定される。この
歪み測度は、合成フィルタ出力サンプルとオリジナルの
音声１３号との比較と、人間の聴覚が導入された歪みを
いかに評価するがを考慮した関数による重み付けと、に
より得られる。

しかしなから、上記方法は、１０　Ｋｂｉｔ／ｓより低
いビットレートでは良質な再生を行うことができない、
更に、励起パルス計算アルゴリズムは極めて多量の計算
を必要とする。

ベクトル量子化技術を使用する、合成フィルタを励起す
るための他の公知の方法は、ＭＪ？、シュレーダ（Ｓｃ
ｈｒｏｅｄｅｒ）、Ｂ、Ｓ、エイタル（Ａｔａｌ）にょ
る論文“コード−エフサイティラド・リニア・プレデイ
クション（ＣＥＬＰ）　　：ハイークオリティ・スピー
チ・アット・ヴエリ・ロー・ビットーレイツ（Ｃｏｄｅ
−ｅｘｃｉｔｅｄ　１ｉｎｅａｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏ
ｎ　（ＣＥＬＰ）　：　ｈｉｇｈ−ｑｕａｌｉｔｙ　５
ｐｅｅｃｈ　ａｔ　ｖｅｒｙ　ｌｏｗ　ｂｉｔ−ｒａｔ
ｅｓ）　”　ｓブロシーデイングズ・オン・インターナ
ショナル・カンファレンス・オン・ＡＳＳＰ　（Ｐｒｏ
ｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｔｉａｌ
　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　ＡＳＳＰ）　、第９３
７〜９４０頁、タムパ（Ｔａｍｐａ）　−フロリダ、１
９８５年３月に記載されている。この技術によると、音
声合成フィルタは、励起ベクトルを形成する、適切な量
子化された波形ベクトルによって励起され、該波形ベク
トルは、初期の準備段階で一度だけ生成されるコードブ
ックから選択されるか、又はガウス白色雑音の列で組み
立てられる。

引用した論文では、オリジナルの音声信号の所定数のサ
ンプルの列は、コードブック内に含まれる総てのベクト
ルと比較され、そして時変係数を有する、２個のカスケ
ード弐線形巡回型ディジタルフィルタを通してデ波され
、該第１のフィルタはピッチ周期性を生成するための長
時間遅延予測器を有し、該第２のフィルタはスペクトル
包絡線共鳴を生成するための短時間遅延予測器を有して
いる。

次いで、比較で得られた差分信号は、導入される誤差が
知覚的に余り存意ではない周波数を弱め、そして、その
反対に導入される誤差が知覚的により有意である周波数
を強めるための重み付け線形フィルタを通してデ渡され
、この結果、重み付けされた誤差が得られる。そして、
最も少なく重み付けされた誤差を生成するコードブック
ベクトルが、音声信号セグメントの代表として見なされ
る。

この方法は、低ビツトレートの音声信号伝送における応
用に対して特に発展させられてきた。何故ならば、それ
は伝送すべき符号化ビットの数をかなり減少させること
を可能にすると共に、音声信号の適切な質の再生を得る
ことを可能にするからである。

上記方法の最大不都合は、該論文の結論で著者自身によ
って報告されているように、それが余りにも多量の計算
を必要とするということである。

多量の計算は、オリジナルの音声信号の各セグメントに
ついて、総てのコードブックベクトルが考慮されると共
に、かなりの数の演算がそれらの各々について実行され
なければならないということによる。

これらの理由で、この方法は、引用した論文中で示唆さ
れているように、現在の利用可能な技術では実時間の応
用には使用できない。

〔問題点を解決するための手段〕 上記の問題は、音声信号の特性パラメータの抽出、ベク
トル量子化技術及び知覚的主観的歪み測度を使用する音
声信号の符号化方法の本発明によって克服され、該方法
は符号化される音声信号のセグメントに所定の予備的な
デ波を実行し、この結果、量子化された波形ベクトルの
コードブックの十分に小さいサブセットが誤差コードを
最小にするベクトルを検索することを可能にする、いく
つかの演算を、ヂ渡された信号の各セグメントについて
実行することが可能になる。

上述のように、オリジナルの音声信号の各セグメントに
対して解析されるべきコードブックベクトルの数が劇的
に減少させられるので、実行されるべき演算の総数はか
なり減少し、この結果、知覚的に有意な方法で再生され
る音声信号の質を低下させることなく、実時間仕様が可
能になる。

本発明の主要な目的は、特許請求の範囲第１項及び第２
項に記載されているような、音声信号の符号化及び復号
化のための方法を提供することにある。

本発明の他の目的は、特許請求の範囲第３〜６項に記載
されているような、音声信号の符号化及び復号化のため
の装置を提供することにある。

〔実　施　例〕

以下、添付図面を参照して本発明の実施例について説明
する。

先ず、音声信号の符号化段階と、復号化段階即ち音声合
成とを具備する、本発明による方法について説明する。

第１図に関し、符号化段階では、音声信号はデイジタル
サンプルｘ（ｊｌのブロックに変換され、ここでｊ（１
，（ｊ（ｊ）はブロックにおけるサンプルのインデック
スである。

ディジタルサンプルｘ　（３１のブロックは線形予測係
数波（ｌｉｎｅａｒ−ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　Ｉｎｖｅ
ｒｓｅ　ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）、又はＬＰＧ逆デ波の公
知技術に従ってデ波され、その伝達関数Ｈ（Ｚｌは、Ｚ
変換において、それに限定するものではない例として、
次の通りである。

ｉツＯ１・１ ここで、ｚ−１は１つのサンプリング間隔の遅延を表し
、ａ（１）は線形予測係数（Ｑ＜、ｔ（Ｌ）のベクトル
であり、Ｌはフィルタ位数であると共にベクトルａ　（
ｉ）の大きさでもあり、ａ　（ｏｌは１に等しい。

係数ベクトルａ　（ｉ）はディジタルサンプルｘ（ｊｌ
の各ブロックについて決定されねばならない、該ベクト
ルは、後述するように、量子化された線形子［％数のベ
クトルａｓ、＋１１のコードブックから選択され、ここ
でｈ（１（ｈ（Ｉ（）はコードブックにおけるベクトル
インデックスである。

サンプルｘ（ｊ）の各ブロックについて選択されたベク
トルは、最適な逆フィルタが組み立てられることを可能
にする０選択されたベクトルインデックスは、以下ｈ　
ｅｔｃによって表す。

デ波効果により、サンプルｘ［Ｊｌの各ブロックについ
て、残留信号（ｒｅｓｉｄｕａｌ　ｓｉｇｎａｌ）　Ｒ
ＯＩが得られ、該残留信号Ｒ（ｊｌは伝達関数Ｗ　（Ｚ
ｌを有する波形整形フィルタによってデ波され、該伝達
関数Ｗ　ｆＺ＋は次式によって定義される。

１１＝１ ここで、ａ　ｈ（ｉ）は上述の逆フィルタＬＰＣ用のコ
ードブックにおいて選択された係数ベクトルである一方
、γ（０くγ（１）は実験的に決定される補正係数であ
り、該補正係数はホルマント周辺の帯域幅の増加を決定
する。使用されるインデックスｈはインデックスＬｔｔ
である。

波形整形フィルタは、周波数領域において、ランダム雑
音と同様の特性を有する残留信号Ｒ（ｊ）を整形するこ
とを意図されており、この結果、以後デ波された残留信
号５（ｊｌとして言及される、実音声と同様な特性を有
する信号が得られる。

デ波された残留信号ＳＤＩは、以下に述べるようにして
定義される量子化ベクトルコードブックにおける最適ベ
クトルの検出を容易にする簡単な分類アルゴリズムの、
それへの適用を可能にする特性を有している。

デ波された残留信号５ｆＪｌはデ波された残留ベクトル
Ｓ伽１（１（ｋ　（Ｋ）の群に分割され、ここでＫはＪ
の整数の約数である。以下に述べる演算がデ波された残
留ベクトルＳ（ｋ）に実行される。

第１段階として、次式によって与えられるゼロ交差周波
数ＺＣＲ及びｒ、ａ＋、ｓ、値σが、を波された残留ベ
クトル５（ｋｌの各々について計算される。

σ−β・　ΣＩＳ（ｋ）ｌ　　ｌ　　　　　　（４１に
、１ ここで、（３）式におけるｓｉｇｎ″は、関連するサン
プルの符号ビット（正のサンプルに対しては“＋１１で
負のサンプルに対しては“−１”）を表わし、そして、
（４）式におけるβは、実ｒ、ｍ、ｓ、値と推定ｒ、ｍ
、ｓ、値との間の最大の相関を得るように実験的に決定
される定数を表す。

初期の準備段階の間に、平面（ＺＣＲ，σ）のＱ個の領
域Ｂｑ（１（ｑ（Ｑ）への分割が一度だけ行われる。　
ＺＣＲ及びσが正であるならば、第１象限のみが考慮さ
れる。そして、正の平面の半分の軸が、異なった領域を
識別する適切な間隔に分割される。

符号化段階の間、計算された１対の値ＺＣＲ、σが収ま
る領域ＢＱは、一対の値ＺＣＲ，σと種々の間隔の境界
との一連の比較を実行することによって検出される。Ｓ
Ｎ域のインデックス二はベクトルＳ（ｋ））の第１の分
類を形成する。

次に、ｒ、ｍ、ｓ、値σは、見出されたインデックス二
に基づき、Ｍ個の量子化されたｒ、ｗ、ｓ、値σｍ（１
（ｍ（Ｍ）のコードブックを使用することによって量子
化される。

第２段階として、ベクトルｌｋｌは、量子化されたｒ、
ｍ、ｓ、値σｍで各成分を除算することにより単位エネ
ルギーで正規化され、この結果、第１の正規化及びろ渡
された残留ベクトルＳ’　ｋｌが得られる。

次いで、ベクトルＳ′（ｋ））はサブグループＳ’（ｙ
）（１（ｙ（Ｙ）に分割され、ここでＹはＫの整数の約
数である。

次に、各ベクトルＳ’（ｙｌの平均値が計算され、この
結果、Ｘ＝Ｋ／Ｙ個の成分を有する、新しい平均値のベ
クトルＳ’（Ｘｌ（１（ｘ　（、、Ｘ）が得られ、この
平均値のベクトルＳ’（ＸｉはベクトルＳ’　（ｋ）の
包路線の概念を与え、換言すると、波形の大きな変化に
間する情報を含む。

次に、平均値のベクトルＳ’　（ｘｌは、大きさＰ（１
くｐｏｐ＞コードブックに属する、量子化された平均値
のベクトルＳ’、（ＸｌＯ内で最も近いものを選択する
ことによって量子化される。

分割された平面（ＺＣＲ，σ）の各領域に対して１個当
てに、Ｑ個のコードブックが存在する。使用されるコー
ドブックは最初のベクトル５（ｋ）が収められる領域に
対応するものであり、このコードブックは以前に見出さ
れたインデックス土によって識別される。

上記Ｑ個のコードブックは、後述するように、準４１！
　（ｔｒａｉｎｉＢ）音声信号列から抽出され且つ平面
（ＺＣＲ，σ）内の同じ領域に属するベクトルＳ’　（
Ｘｌを使用することによって一度だけ決定される。

従って、平均値ベクトルＳ’　ｆＸｌはｑ番目の領域に
対応するコードブックによって量子化され、この結果、
量子化された平均値ベクトルＳ′ｐ（ｘ）が得られる。

ベクトルインデックス２は、ベクトル５（ｋ）の第２の
分類を形成する。

次に、量子化された平均値ベクトルＳ’、ｆＸｌは、ベ
クトル５（ｋ）をも短期間の平均値に正規化するため、
正規化及びψ波された残留ベクトルＳ’　（ｋｌから減
算され、この結果、第２の正規化及びろ渡された残留ベ
クトルＳ＃（ｋ））が得られる。

次に、ベクトルＳ″０１１は、それを、大きさＮ（１（
ｎ（Ｎ）の第２の量子化、正規化及びろ波された残留ベ
クトルのコードブックのベクトルＳ＃Ｉ％（ｋ））と比
較することによって量子化される。Ｑ−Ｐ個のコードブ
ックが存在する。以前に見出された１対のインデックス
１．１が、使用されるべき、ペイトルＳ″１ｌ（ｋｌの
コードブックを識別する。

上記コードブックの各々は、後述する初期準備段階の間
に、準備音声信号列から得られ且つ同じインデックスｑ
、ｐを有するベクトルＳ″［ｋｌを使用することによっ
て組み立てられる。ベクトルＳ″（ｋｌと選択されたコ
ードブックのベクトルＳ′７（ｋ））との各比較につい
て、誤差ベクトル１訛）が生成される。そして、そのベ
クトルの平均二乗値−ａｌｌ、が次式に従って計算され
る。

　　ｋ−１ 各ベクトルＳ″鉛につ“いて、ｌＩｌｉｅｍの最小値を
作り出すベクトルがコードブックから選択される。

上記ベクトルのインデックスｎ、、、ｌはベクトル５（
ｋｌの第３の分類を形成する。

サンプルｘ０１のオリジナルのブロックの各々について
、音声信号符号化信号が、Ｊ個総てのサンプルを変化さ
せるインデックスｈ０い、Ｋ個総てのサンプルを変化さ
せるインデックスｉ、ｉ。

ｆｌ＠ｉ＠、及びこれも又に個総てのサンプルを変化さ
せるインデックス二によって形成される。

特にそれに限定するものではない本方法の応用例におい
て、次の値が使用される。サンプルｘ（ｉ）を生成する
ためのサンプリング周波数ｆｃ−８ＫＨｇ；Ｊ−１６０
ｉ　Ｈ−１０２４ｉ　Ｋ−４０；　Ｑ−８；　Ｍ−６４
；Ｙ＝４　、　Ｘ−１０；　Ｐ−１６；　Ｎ−８。

ベクトルＳ”、　０１１のコードブックにおける調査が
減少するという゛ことは明白である。事実、Ｑ−Ｐ・Ｎ
−１０２４個のベクトルの総量に対し、調査は１２８個
のコードブックの内の１個のコードブック内に含まれる
８個のベクトルに限定される。

第２図に関し、復号化の間、符号化段階で見出されたイ
ンデックスｑ、ｐ＋　　ｎｅｔｓは、第２の量子化、正
規化及びろ波された残留ベクトルのＱ・２個コードブッ
クの内の１個において、ベクトル’Ｓ’　Ｐ　（Ｘｌに
加算されるベクトルＳ″−）を識別する。

ベクトルｇ’ｐｔｘ＋は、量子化された平均値ベクトル
Ｓ’、（ＸｌのＰ個のコードブックの内の１個において
、同じインデックスユ、上によって識別される。従って
、第１の正規化及びろ波された残留ペクトルミへ）が再
び得られる。量子化されたｒ、ｓ、ｓ、値σｍのコード
ブックにおいて、符号化段階で見出されたインデックス
ｍは値σｍを検出し、丁度見出されたベクトルＳ’　（
ｋｌは値σｍを乗算されることになる。この結果、デ波
された残留ベクトル■（ｋ）が再び得られる。

ベクトル５（ｋｌは、符号化段階で使用された波形整形
フィルタとは逆のフィルタであるフィルタＷ　−’　（
Ｚ）によってデ波され、この結果、その伝達関数が（ｉ
）式によって定義されるＨ　（Ｚ）の逆のものであるＬ
ＰＧ合成フィルタを励起する残留ベクトルＲ（ｊ）が再
生される。

復号化即ち合成によって再構成される音声信号を与える
量子化されたディジタルサンプルＸ（ｊ）は、以上のよ
うにして得られ、アナログの形に再変換される。

フィルタＷ　”　’　（Ｚ）についての係数及びＬＰＧ
合成フィルタについての係数は、符号化の間に計算され
たインデックスｈ　ｏｔｔによって係数ａＩＪｌ］のコ
ードブックにおいて識別されるものである。

量子化された線形予測係数ａｈ（ｉ）のベクトルのコー
ドブックの生成に使用される技術は、利得が正規化され
ている線形予測フィルタ間のスペクトル距ＨｄＬＩｌの
測定及び最小化（比率の測定でも同様）による公知のベ
クトル量子化であり、例えば、Ｂ、Ｈ，シュアン（ｊｕ
ａｎｇ）、Ｄ、Ｙ、ウオン（Ｗｏｎｇ）、Ａ、Ｈ，グレ
イ　（Ｇｒａｙ）による論文“ディストーション・パー
フォーマンス・オン・ベクター・クオンテイゼイション
・フォー・ＬＰＧ・ヴオイス・コーディング（Ｄｉｓｔ
ｏｒｔｉｏｎ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｏｆ　Ｖｅｃ
ｔｏｒＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ＬＰＣＶｏ
ｉｃｅ　Ｃｏｄｉｎｇ）　’　、ＩＥＥＥトランザクシ
ョン・オン・ＡＳＳＰ　（ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔ
−１ｏｎｓ　ｏｎ　ＡＳＳＰ）　、第３０巻、ｎ・２、
第２９４〜３０３頁、１９８２年４月に記載されている
。同じ技術は、伝送における符号化段階の間に、コード
ブックにおける係数ベクトルａｈ（ｉ）の選択に対して
も使用される。

最適のＬＰＧ逆フィルタの組み立てを可能にする上記係
数ベクトルａｈ（ｉ）は、次式によって与えられるスペ
クトル距離ｄＬ＊（ｈｌの最小値を与えるものである。

ｄ　ｔ　＊　（ｈ）田□−１［６） Σ　Ｃａ”（ｉ）・Ｃａ＋Ｉ＋ ｓ−Ｌ ここで、Ｃａ（１）はディジタルサンプルＸωのブロッ
クの自己相関関係のベクトルであり、Ｃａ（ｉ、ｈ）は
コードブックの包括的なＬＰＧフィルタの係数ａｈ（ｉ
）の自己相関係数のベクトルであり、そしてＣｍ”（ｉ
）は現在のサンプルｘ　ｆｉｌを使用することによって
計算されるフィルタ係数の自己相関係数のベクトルであ
る。

距離ｄＬａ（ｈ）を最小にすることは、（６）式におけ
る分数の分子の最小値を見出すことに等しく、その理由
は、分母は入力サンプルｘ（ｊ）に依存するのみである
からである。ベクトルＣａ（ｉ）は各ブロックの入力サ
ンプルＸ（ｊ）から計算され、上記サンプルは、公知の
ハミング曲線に従って、Ｆ個のサンプルの長さと、各ブ
ロックの３個のサンプルの周囲に中心を有するＦ個の連
続するサンプルを考慮するような連続窓間の重ね合わせ
とによって前もって重み付けをされている。

ベクトルＣｍ（ｉ）は次式によって与えられる。

ｊ・１ ベクトルＣｍ（ｘ、ｈ）は、反対に、ベクトルａｈｌｌ
）のコードブックとｌ対ｌに対応するコードブックから
抽出される。

ベクトルＣａ（ｉ、ｈ）は次式から導かれる。

Ｏｆｏｒ　ｉ＞Ｌ （Ｉｈの各々について、（６）式における分数の分子は
（７）式及び（８）式を使用して計算される。最小値ｄ
Ｌ、（ｈｌを供給するインデックスｈ６，１は、関連す
るコードブックからベクトルａ、Ｊｌｌを選択するのに
使用される。

量子化された平均値Ｓ’、（Ｘｌの各Ｐ個のベクトルを
含むＱ個のコードブックの生成、並びに各Ｎ個の第２の
量子化、正規化及びろ波された残留ベクトルＳ’、　（
ｋｌを含むＱ−Ｐ個のコードブックの生成は、準備音声
信号の使いやすい長さの区分に基づいて予め実行される
。−最北されたロイド（Ｌｌｏｙｄ）アルゴリズムを使
用する反復方法による重心の計算に基づく公知の技術が
使用され、この技術は、例えば、Ｙ、リン７（Ｌｉｎｄ
ａ）　、Ａ、ブゾ（Ｂｕｚｏ）及びＲ，グレイ（Ｇｒａ
ｙ）による論文１アン・アルゴリズム・フォー・ベクタ
ー・クオンタイザー・デザイン（Ａｎａ１ｇｏｒｉｔｂ
＋ｓ　ｆｏｒ　ｖｅｃｔｏｒ　ｑｕａｎｔｉｚｅｒ　ｄ
ｅｓｉｇｎ）　’、（ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ、ｏｎ　Ｃ
ｏｗｓ、）　、第２８ｊｌ！、第８４〜９５頁、１９８
０年、１月に記載されている。

次に、第３図を参照し、音声信号符号化部の構造につい
て説明するが、その回路ブロックは、符号化部と復号化
部とを分離する破線の上方に示されている。

ＦＲＢは、結線ｌを介して交信するアナログ音声信号用
の、３．４ＫＨｚの遮断周波数を有する低域フィルタを
表す。

Ａｎは、結線第２を介して低域フィルタＦＲＢから受信
した、デ波された信号用のＡＤ変換器を表す。

Ａｎ変換器＾０は、８ＫＨｚのサンプリング周波数ｆｃ
を使用して音声信号のディジタルサンプルｘ　ｆｉｌを
得、該サンプルＸ（ｊ）は叉、Ｊ−１６０個のサンプル
の、連続するブロックに分割される。これは音声信号を
２（１ｗｇの時間間隔に分割することに対応する。

ＢＦＩは、結線３を介してＡＤ変換器八へから受信する
Ｆ−２００個のサンプル分の容量を有する在来のレジス
タを２個含むブロックを表す、　Ａ［ｌ変換器ＡＯによ
って識別きれる各時間間隔に対応して、ブロックＢＦＩ
は、前の時間間隔の最後の２０個のサンプル、現在の時
間間隔のサンプル及び次の時間間隔の最初の２０個のサ
ンプルを格納する。この大きなブロックＢＦＩの容量は
、前述した１１ｔｍするブロック間の重ね合わせの技術
による、後続のサンプルｘ（３１のブロックの重み付け
に対して必要である。

各時間間隔において、ブロックＢＦＩの一方のレジスタ
は生成されたサンプルｘ（ｊ）を格納すべくＡＤ変換器
ＡＤによって書き込まれ、そして、前の時間間隔のサン
プルを含む他方のレジスタはブロックＲＸによって読み
出される０次の時間間隔では、２個のレジスタが入れ替
わる。更に、書き込まれているレジスタは、以前に格納
された、置換されるべきサンプルを結線１１に供給する
。ブロックＢＦＩのレジスタのＦ個のサンプルの各列の
３個の中央のサンプルのみが結線に存在するということ
は全熱価値がない。

ＲＸは、結線４を介してブロックＢＦＩから受信するサ
ンプルｘ（ｉ）を重ね合わせ技術に従って重み付けをす
ると共に、（７）式で定義される自己相関係数Ｇ、＋３
１を計算して結線７に供給するブロックを表す。

ｖｏｃｃは、カウンタＣＮＴｌから受信したアドレスに
従って結線８に供給する、（８）式で定義される自己相
関係数Ｃｍ（ｔ、ｈ）のベクトルのコードブックを含む
リードオンリメモリを表す。

ＣＮＴｌは、ブロック５ＹＮＣから結線５を介して受信
する適切なタイミング信号によって同期させられるカウ
ンタを表す、カウンタＣＮＴｌは、リードオンリメモリ
ｖｏｃｃからの係数ＣａＯ＋　ｈ）の順次的な読み出し
のためのアドレスを結＆ｉ６に出力する。

ＮＩＮＣは、結線８から受信する各係数Ｃ、（ｉ　、　
ｈ）について、結線７に存在する係数ＣＭ＋１１を使用
し、（６）式における分数の分子を計算するブロックを
表す、ブロックＭＩＮＧは、サンプルｘ（ｊ）の各ブロ
ックについて得られたＨ個の距Ｍ硫を互いに比較し、該
値の最小値に対応するインデックスｈ　ｏＬ＆を結線９
に供給する。

ＶＯＣＡは、ブロックｖｏｃｃに存在する係数Ｃ、（ｉ
　、　ｈ）と１対１に対応する線形予測係数ａｈ（ｉ）
のコードブックを含むリードオンリメモリを表す。リー
ドオンリメモリＶＯＣＡは、結線９を介してブロックＭ
ＩＮＣから先に定義されたインデックスｈ０１、を受信
し、該インデックスｈ０いは、ブロック？ＩＩＮＧによ
って計算された最小値を生成した値ｃｍ（ｉ＋　ｈ）に
対応する係数ａｈｆｌ）の読み出しアドレスを形成する
。

次に、線形予測係数ａｈ（ｉ）のベクトルは、各２０ａ
ＳＳの時間間隔でリードオンリメモリＶＯＣＡから読み
出され、結線１０を介してブロックＬＰＣＦ及びブロッ
クＦＴ罰に供給される。

ブロックＬＰＣＦは、（１）式に従って、ＬＰＧ逆フィ
ルタの公知の機能を実行する。結線１１を介してブロッ
クＢＦＩから受信する音声信号サンプルｘ０１の値と、
結線１０を介してリードオンリメモリＶＯＣＡから受信
する係数ａｈ（ｉ）のベクトルとにより、ブロックＬＰ
ＣＦは、１６０個のサンプルのブロックからなり、結線
１２を介してブロックＦＴＷＩに供給される残留信号Ｒ
（ｊｌを、各時間間隔で得る。これは、（２）式で定義
される重み付け関数Ｗ　（Ｚｌによる、公知のブロック
デ波ベクトルＲ（３１である。更に、ブロックＦＴＷＩ
は、結線１０を介してリードオンリメモリＶＯＣＡから
受信するベクトルａ４（ｉ）から始まる係数ベクトル成
分−ａｈ（ｉ）を前取って計算する。各ベクトルＴ１゜
ａ　、（１）は、残留信号Ｒ（ｊ）の対応するブロック
に対して使用される。

ブロックＦＴＷＩは、デ波された残留信号ＳＯ）のブロ
ックを、結！１３を介してそれらを一時格納するレジス
タＢＦ２に供給する。

レジスタＢＰ２において、各ブロックＳ（ｊ）は、４個
の連続するデ波された残留ベクトル５（ｋｌに分割され
る。各ベクトルは長さに一４０個のサンプルを有してお
り、１度に１個が結線１５に、そして適宜遅延されて結
ｖＡ１６に出力される。４０個のサンプルは５＋＊ｓの
持続時間に相当する。

ＺＣＲは、結ｉ１５から受信する各ベクトルＳＣｋ＋に
ついてゼロ交差周波数を計算する公知のブロックを表す
、各ベクトル成分について、ブロックＺＣＲは、（３）
式に従って、サインビットを考慮し、２個の連続する成
分のサインビットを掛け、そして加算を行い、その結果
を結線１７に出力する。

ＶＥＦは、（嚇式に従って各ベクトルＳ（ｋ））のｒ、
ｍ、ｓ。

値を計算し、その結果を結線１８に供給する公知のブロ
ックである。

ＣＦＲは、平面（ＺＣＲ，σ）の正の半分の軸が分割さ
れている間隔の境界と、結線１７及び結＆１１８に存在
する１対の値との一連の比較を実行するブロックを表す
、入力値の対が収まるところの間隔の対はインデックス
二によって表され、結線１９に供給される。

間隔の境界の値及び間隔の対に対応するインデックス１
は、ブロックＣＦＲ内のメモリに格納される。ブロック
ＣＦＨの組立ては、当業者にとっては問題ではない。

結′１ＪＡ１８上に存在するｒ、ｍ、ｓ、値は、ブロッ
クＣＭＦＩにも供給される。

ｖｏｃｓは、カウンタＣＮＴ２によって供給されるアド
レスに従って順次的に読み出される量子化されたｒ、ｍ
、ｓ、値σｍのコードブックを含むリードオンリメモリ
を表し、上記カウンタＣＮＴ２は、ブロック５ＹＮＣに
よって供給される信号２０により起動させられる。読み
出された値は、結線２１を介してブロックＣＦＭＩに供
給される。

ブロックＣＦＭＩは結線１８上に存在する値と、結線２
１上に存在する、リードオンリメモリｖｏｃｓによって
供給される総ての値とを比較する回路を具備する。それ
は叉、最小の差異を作り出す量子化されたｒ、＋ｗ、ｓ
、値σｍを結線２２に、そした対応するインデックス二
を結線２３に供給する比較及び記憶回路を具備する。

上述した計算が一旦実行されると、レジスタＢＦ２はベ
クトル５Ｏｔ）の成分を結線１６に再び供給し、該ベク
トル５（ｋｌの成分は、除算器［１１Ｖにおいて結ｍ２
２に存在する値σｍによって除算され、それらを−時的
に格納するレジスタＢＦ３に結線２４を介して供給され
るベクトルＳ′（ｋ））の成分が得られる。

レジスタＢＦ３において、各ベクトルＳ′〜）は、それ
ぞれが４個の成分（Ｙ・４）からなる１０個の連続する
ベクトルｓ’　＜ｙ’ｒに分割される。レジスタＢｌ’
３は、結線２４を介してブロックＭＥＤにベクトルＳ’
ｆＹ）を供給する。

ブロックＭＥＤは、各ベクトルＳ’　（ｙｌの４個の成
分の平均値を計算し、１０個の成分（Ｘ　−Ｋ／Ｙ−１
０）を有する平均値のベクトルＳ’　ＩＸ）を得、それ
は内部メモリに一時的に格納される。

レジスタＢＦ３に存在する各ベクトルＳ’　（ｋｌにつ
いて、ブロックＭＥＤはベクトルＳ’　（Ｘｌを得、結
線２６を介してブロックＣＦＭ２の入力に供給する。

ＶＯＣＭは、量子化された平均値Ｓ’、（Ｘ）のＱ個の
コ−ドブツクを含むリードオンリメモリを表す、リード
オンリメモリＶＯＣＨのアドレス入力は、結線１９を介
してブロックＣＦＨによって供給され且つコードブック
をアドレスするインデックス上と、ブロック５ＹＮＣか
ら受信する信号によって起動させられ、コードブックベ
クトルを順次的にアドレスする力・ウンタＣＮＴ３の出
力とを受信する。これらは結線２８を介してブロックＣ
ＦＭ２の第２の入力に送られる。

その構造がブロックＣＦＭＩのそれと同様であるブロッ
クＣＦＭ２は、各ベクトルＳ′（ｋ））について、結＆
Ｉ２９に供給する量子化された平均値のベクトルＳ’、
（Ｘ）と、結線３０に供給する関連するインデックス上
とを決定する。

ブロックＭＥＤ及びブロックＣＦＭ２によって実行され
る演算が一旦終了すると、レジスタＢＰ３は結線２５に
ベクトルＳ′（ｋ））を再び供給し、減算器ＳＭＩにお
いて該ベクトルＳ′〜）から結ｖＡ２９に存在するベク
トルＳ′ｐ（ｘ）が減算され、この結果、結ｖＡ３１に
正規化及びろ波された第２の残留ベクトルＳ′（ｋ））
が得られる。

ＶＯＣＲは、ベクトルＳ′、へ）のＱ−Ｐ個のコードブ
ックを含むリードオンリメモリを表す。

リードオンリメモリＶＯＣＲは、アドレス入力で、使用
されるコードブックをアドレスする、結線１９．３０に
存在するインデックスｑ、ｐと、ブロック５ＹＮＣによ
って供給される信号３２によって開始させられ、結＆Ｉ
３３に供給されるコードブックベクトルを順次的にアド
レスするカウンタＣＮＴ４の出力とを受信する。

減算器ＳＭ２において、ベクトルＳ”、（ｋｌは結線３
１に存在するベクトルダ（ｋ））から減算され、結線３
４にベクトルＥｎ０１）が得られる。

ＭＳＥは、各ベクトルＥ１１（ｋ）について、（５）式
で定義され平均二乗誤差１１３ｅｆｉを計算し、それを
インデックスｎに対応して結線３５に供給するブロック
を表す。

ブロックＭＩＮにおいて、ブロックＭＳＨによって供給
される値＠！Ｉｅｍの最小値は、オリジナルのベクトル
５（ｋｌの各々について識別される。対応するインデッ
クスｎ、Ａ１１は結線３６に供給される。

８Ｐ４は、各ベクトル５（ｊｌについて結線３７に存在
するインデックスｈ　ａｃｔと、各ベクトル５（ｋｌに
ついて１＆ｌＩの、４個のインデックス上、　ｍ、　Ｌ
、　　ｎｍ１ａの組とを格納するレジスタを表す、該イ
ンデックスは、レジスタＢＦ４において、音声信号の関
連する２０■Ｓの時間間隔を符号化する語を形成し、該
語は結Ｍ３８に供給される符号器出力語である。

前の時間間隔において結線９に存在したインデックスｈ
　ｏｓｔは、遅延回路［ＩＬｌによって５個サンプルの
時間間隔分だけ遅延させられて結ｖＡ３７に存在する。

次に、破線の下方に図示されている回路ブロックＢＦ５
．３Ｍ３．　？ＩＬＴ、　ＦＴＷ２．　ＬＰＧ、　ＤＡ
からなる復号化部の構造について説明する。

ＢＦ５は、結線４０から受信する音声信号符号比誘を一
時的に格納するレジスタを表す、各３個のサンプルの時
間間隔で、レジスタＢＦ５は、インデックスｈ　ｏｔｔ
を結線４５に、そしてに個のサンプルの時間間隔で変化
する４個のインデックスｔ’ｌ　１１ｉ、。

上、ユ、二の組の１列を結線４１．４２．４３．４４に
それぞれ供給する。レジスタＢＦ５の出力上のインデッ
クスは、音声信号を再生する量子化されたベクトルを直
接的に選択するため、符号化段階でも使用される種々の
コードブックを含むリードオンリメモリＶＯＣＡ、　Ｖ
ＯＣ３，ＶＯＣＭ、　ＶＯＣＲニアドレスとして送られ
る。

特に、リードオンリメモリＶＯＣＲは、インデックスｉ
＋　ＪＬ、”＋＋＋！ａを受信し、且つ量子化、正規化
及びろ渡された第２の残留ベクトル計ｊ）のベクトルを
結線４６に供給する一方、リードオンリメモＩＪＶＯＣ
Ｍは、インデックスｑ、ｐを受信し、且つ量子化された
平均ベクトルｓ　’、　ｉＸｌを結線４７に供給する。

結線４６．４７に存在するベクトルは加算器ＳＭ３にお
いて加算され、該加算器ＳＭ３は第１の量子化、正規化
及びろ渡された残留ベクトル＆′国）を結線４日に供給
し、該残留ベクトルｓ′（ｋｌは、結線４４において受
信されるインデックス二によってアドレスされるリード
オンリメモリｖｏｃｓにより結線４９を介して供給され
る量子化されたｒ、＋ｗ、ｓ、値σｍを、乗算器ＭＬＴ
において乗算され、この結果、結線５０に量子化及びろ
波された残留ベクトル５（ｋ）が得られる。

ＦＴＷ２は、符号化のために使用される波形整形フィル
タＦＴＷＩの伝達関数とは逆の伝達関数を有する線形予
測ディジタルフィルタである。フィルタＦＴＷ２は、結
線５０に存在するベクトルをｒ波し、量子化された残留
ベクトルＲ（ｊｌを結線５２に供給する。

該残留ベクトルＲ（ｊｌは、線形予測型で、伝達関数Ｈ
−’　（Ｚｌを有する合成フィルタＬＰＧを励起する。

フィルタＦＴＷ２及びフィルタＬＰＧの係数は、結線４
５を介してレジスタＢＦ５から受信するインデックスｈ
０いによってアドレスされるリードオンリメモＩＪ　Ｖ
ＯＣＡにより結線５１を介して供給される線形予測係数
ベクトルａゎ。ｔｔ（ｉ）である。

結線５３には、量子化されたディジタルサンプル＾　− ９（ｊ）が存在し、該ディジタルｘ０１はＤＡ変換器Ｄ
Ａによってアナログの形に再変換され、復号化の間に再
構成された音声信号を形成する。この信号は結線５４に
存在する。

５ＹＮＣは、第３図に示されている装置の回路に同期信
号を供給するブロックである０図面を簡単にするため、
カウンタＣＮＴｌ、　ＣＮＴ２．　ＣＮＴ３．　ＣＮＴ
４の同期信号のみが示されている。復号化部のレジスタ
ＢＦ５は、より多くの説明を必要としない通常の技術で
あり、結線４０に存在するライン信号から得られ得る外
部同期をも必要とするであろう、ブロック５ＹＮＣは、
サンプルベロツク周波数で結線２４を介してＡＤ変換器
ＡＤから到着する信号によって同期させられる。

本発明の範囲から逸脱することなく、上述した実施例に
変更及び変形がなされ得る。

例えば、フィルタＦＴＷ１．　ＦＴＷ２用の係数ｒ　’
　ａ　ｈ（ｉ）のベクトルは、その内容が係数ベクトル
ａｈ（ｉ）のリードオンリメモリＶＯＣＡの内容１対１
に対応するべつのリードオンリメモリから抽出され得る
。この別のリードオンリメモリ用のアドレスは、ブロッ
ク旧ＮＣの出力結線９又は結線４５に存在するインデッ
クスｈ０１．である。この回路変更により、係数ｒ　’
　ａ　ｂ（ｉ）の計算は、回路によって必要とされる全
メモリ容量の増大という犠牲の下に、省略され得る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による音声信号を７千号イヒする方法に
関するブロック図、 第２図は本発明による音声信号を復号イヒする方法に関
するブロック図、及び第３図番よ本発明による装置のブ
ロック図である。 ＦＲＢ　−・低域フィルタ、 ＶＯＣＡ、　ＶＯＣＣａＶＯＣＭ、　　ＶＯＣＲ，ＶＯ
Ｃ３−・’Ｊ−ドオンリメモリ、　　　ＬＰＧ・・・フ
イＪレタ。 代理人の氏名　　　川原１）−毛色 ＦＩＧ、Ｉ ＦＩＯり

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. （１）音声信号の符号化及び復号化のための方法であっ
   て、該音声信号が時間間隔に分割され且つディジタルサ
   ンプルｘ（ｊ）のブロックに変換されるものにおいて、
   音声信号の符号化に関し、該サンプルｘ（ｊ）の各ブロ
   ックが、量子化されたフィルタ係数ベクトルａ＿ｈ（ｉ
   ）のコードブックから最適なフィルタを形成するインデ
   ックスｈ＿ｏ＿ｔ＿ｔのベクトルを選択することによる
   線形予測逆ろ波操作を受け、次いで周波数重み付け関数
   Ｗ（ｚ）に従ってろ波操作を受け、ここで該関数Ｗ（ｚ
   ）の係数は係数γ＾ｉを乗算された、最適なフィルタの
   該ベクトルａ＿ｈ（ｉ）であり、そしてγは定数であり
   、この結果、ろ波された残留信号Ｓ（ｊ）が得られ、次
   いで該信号Ｓ（ｊ）が、ろ波された残留ベクトルＳ（ｋ
   ）に分割され、該ベクトルＳ（ｋ）の各々について、 該ベクトルＳ（ｋ）のゼロ交差周波数ＺＣＲ及びｒ、ｍ
   、ｓ、値σが計算される操作と、 値ＺＣＲ、σに応じて、該ベクトルＳ（ｋ）が、平面（
   ＺＣＲ、σ）のＱ個の領域の内から１個を識別するイン
   デックス￥ｑ￥（１≦ｑ≦Ｑ）によって分類される操作
   と、 ｒ、ｍ、ｓ、値σは量子化されたｒ、ｍ、ｓ、値σ＿ｍ
   のコードブックに基づいて量子化されると共に、ベクト
   ルＳ（ｋ）はインデックス￥ｍ￥を有する量子化された
   ｒ、ｍ、ｓ、値σによって除算され、この結果、第１の
   正規化及びろ波された残留ベクトルＳ′（ｋ）が得られ
   、次いで該ベクトルＳ′（ｋ）がＹ個のベクトルＳ′（
   ｙ）（１≦ｙ≦Ｙ）のサブグループに分割される操作と
   、 ベクトルＳ′（ｙ）の各サブグループの成分の平均値が
   計算され、この結果、Ｘ＝Ｋ／Ｙ個の成分を有する、平
   均値のベクトルＳ′（ｘ）が得られ、該ベクトルＳ′（
   ｘ）は前記インデックス￥ｑ￥によって識別されるＱ個
   のコードブックの内の１個からインデックス￥ｑ￥（１
   ≦ｐ≦Ｐ）の量子化された平均値のベクトルＳ′＿ｐ（
   ｘ）を選択することによって量子化され、この結果、量
   子化された平均値ベクトルＳ′＿ｐ（ｘ）が得られる操
   作と、 該量子化された平均値ベクトルＳ′＿ｐ（ｘ）が前記第
   １のベクトルＳ′（ｋ）から減算され、この結果、第２
   の正規化及びろ波された残留ベクトルＳ″（ｋ）が得ら
   れ、該第２のベクトルＳ″（ｋ）は前記インデックス￥
   ｑ￥、￥ｐ￥によって識別される、大きさＮのＱ・Ｐ個
   のコードブックからの１個のコードブック内の各ベクト
   ルと比較され、この結果、Ｎ個の量子化誤差ベクトルＥ
   ＿ｎ（ｋ）（１≦ｎ≦Ｎ）が得られ、該ベクトルＥ＿ｎ
   （ｋ）の各々について平均二乗誤差ｍｓｅ＿ｎが計算さ
   れ、平均二乗誤差ｍｓｅ＿ｎの最小値を生成した、コー
   ドブックのベクトルのインデックスｎ＿ｍ＿ｉ＿ｎがろ
   波された残留ベクトルＳ（ｋ）の各々に関連するインデ
   ックス、￥ｍ￥、￥ｑ￥、￥ｐ￥及び前記インデックス
   ｈ＿ｏ＿ｔ＿ｔと共に、サンプルｘ（ｊ）のブロックに
   ついての符号化された音声信号を形成する操作と、 が実行されることを特徴とする方法。
2. （２）音声信号の復号化に関し、Ｋ個のサンプルの時間
   間隔の各々において、前記インデックス￥ｑ￥、￥ｐ￥
   、ｎ＿ｍ＿ｉ＿ｎが関連するコードブックにおいて第２
   の量子化、正規化及びろ波された残留ベクトル■″（ｋ
   ）を識別する一方、前記インデックス￥ｑ￥、￥ｐ￥が
   関連するコードブックにおいて量子化された平均ベクト
   ル■′＿ｐ（ｋ）を識別し、次いで該ベクトル■′＿ｐ
   （ｋ）が前記第２の残留ベクトル■″（ｋ）に加算され
   、この結果、第１の量子化、正規化及びろ波された残留
   ベクトル■′（ｋ）が得られ、次いで該第１の残留ベク
   トル■′（ｋ）が関連するコードブックにおいて前記イ
   ンデックス￥ｍ￥によって識別される、量子化されたｒ
   、ｍ、ｓ、値σ＿ｍを乗算され、この結果、量子化及び
   ろ波された残留ベクトル■（ｋ）が得られ、次いで該残
   留ベクトル■（ｋ）が最適なフィルタのインデックスｈ
   ＿ｏ＿ｔ＿ｔのベクトルａ＿ｈ（ｉ）を係数として有す
   る、符号化の間に使用されたものとは逆のフィルタによ
   る線形予測技術によってろ波され、もって再構成された
   音声信号の量子化されたディジタルサンプル■（ｊ）が
   得られることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の
   方法。
3. （３）音声信号の符号化及び復号化のための方法であっ
   て、該音声信号が時間間隔に分割され且つディジタルサ
   ンプルｘ（ｊ）のブロックに変換されるものにおいて、
   音声信号の符号化に関し、該サンプルｘ（ｊ）の各ブロ
   ックが量子化されたフィルタ係数ベクトルａ＿ｈ（ｉ）
   のコードブックから最適なフィルタを形成するインデッ
   クスｈ＿ｏ＿ｔ＿ｔのベクトルを選択することによる線
   形予測逆ろ波操作を受け、次いで周波数重み付け関数Ｗ
   （ｚ）に従ってろ波操作を受け、ここで該関数Ｗ（ｚ）
   の係数は係数γ＾ｉを乗算された、最適なフィルタの該
   ベクトルａ＿ｈ（ｉ）であり、そして、γは定数であり
   、この結果、ろ波された残留信号Ｓ（ｊ）が得られ、次
   いで該信号Ｓ（ｊ）が、ろ波された残留ベクトルＳ（ｋ
   ）に分割され、該ベクトルＳ（ｋ）の各々について、該
   ベクトルＳ（ｋ）のゼロ交差周波数ＺＣＲ及びｒ、ｍ、
   ｓ、値σが計算される操作と、値ＺＣＲ、σに応じて、
   該ベクトルＳ（ｋ）が、平面（ＺＣＲ、σ）のＱ個の領
   域の内から１個を識別するインデックス￥ｑ￥（１≦ｑ
   ≦Ｑ）によって分類される操作と、ｒ、ｍ、ｓ、値σは
   量子化されたｒ、ｍ、ｓ、値σ＿ｍのコードブックに基
   づいて量子化されると共に、ベクトルＳ（ｋ）はインデ
   ックス￥ｍ￥を有する量子化されたｒ、ｍ、ｓ、値σに
   よって除算され、この結果、第１の正規化及びろ波され
   た残留ベクトルＳ′（ｋ）が得られ、次いで該ベクトル
   Ｓ′（ｋ）がＹ個のベクトルＳ′（ｙ）（１≦ｙ≦Ｙ）
   のサブグループに分割される操作と、ベクトルＳ′（ｙ
   ）の各サブグループの成分の平均値が計算され、この結
   果、Ｘ＝Ｋ／Ｙ個の成分を有する、平均値のベクトルＳ
   ′（ｘ）が得られ、該ベクトルＳ′（ｘ）は前記インデ
   ックス￥ｑ￥によって識別されるＱ個のコードブックの
   内の１個からインデックス￥ｐ￥（１≦ｐ≦Ｐ）の量子
   化された平均値のベクトルＳ′＿ｐ（ｘ）を選択するこ
   とによって量子化され、この結果、量子化された平均値
   ベクトルＳ′＿ｐ（ｘ）が得られる操作と、該量子化さ
   れた平均値ベクトルＳ′＿ｐ（ｘ）が前記第１のベクト
   ルＳ′（ｋ）から減算され、この結果、第２の正規化及
   びろ波された残留ベクトルＳ″（ｋ）が得られ、該第２
   のベクトルＳ″（ｋ）は前記インデックス￥ｑ￥、￥ｐ
   ￥によって識別される、大きさＮのＱ・Ｐ個のコードブ
   ックからの１個のコードブック内の各ベクトルと比較さ
   れ、この結果、Ｎ個の量子化誤差ベクトルＥ＿ｎ（ 求j（１≦ｎ≦Ｎ）が得られ、該ベクトルＥ＿ｎ（ｋ）
   の各々について平均二乗誤差ｍｓｅ＿ｎが計算され、平
   均二乗誤差ｍｓｅ＿ｎの最小値を生成した、コードブッ
   クのベクトルのインデックスｎ＿ｍ＿ｉ＿ｎ、ろ波され
   た残留ベクトルＳ（ｋ）の各々に関連するインデックス
   ￥ｍ￥、￥ｑ￥、￥ｐ￥及び前記インデックスｈ＿ｏ＿
   ｔ＿ｔ共に、サンプルｘ（ｊ）のブロックについての符
   号化された音声信号を形成する操作とが実行されると共
   に、音声信号の復号化に関し、Ｋ個のサンプルの時間間
   隔の各々において、前記インデックス￥ｑ￥、￥ｐ￥、
   ｎ＿ｍ＿ｉ＿ｎが関連するコードブックにおいて第２の
   量子化、正規化及びろ波された残留ベクトル■″（ｋ）
   を識別する一方、前記インデックス￥ｑ￥、￥ｐ￥が関
   連するコードブックにおいて量子化された平均値ベクト
   ル■′＿ｐ（ｋ）を識別し、次いで該ベクトル■′＿ｐ
   （ｋ）が前記第２の残留ベクトル■″（ｋ）に加算され
   、この結果、第１の量子化、正規化及びろ波された残留
   ベクトル■′（ｋ）が得られ、次いで該第１の残留ベク
   トル■′（ｋ）が関連するコードブックにおいて前記イ
   ンデックス￥ｍ￥によって識別される、量子化されたｒ
   、ｍ、ｓ、値σ＿ｍを乗算され、この結果、量子化及び
   ろ波された残留ベクトル■（ｋ）が得られ、次いで該残
   留ベクトル■（ｋ）が最適なフィルタのインデックスｈ
   ＿ｏ＿ｔ＿ｔのベクトルａ＿ｈ（ｉ）を係数として有す
   る、符号化の間に使用されたものとは逆のフィルタによ
   る線形予測技術によってろ波され、もって再構成された
   音声信号の量子化されたディジタルサンプルｘ（ｊ）が
   得られることを特徴とする方法を実施するための、音声
   信号の符号化及び復号化のための装置であって、符号化
   側の入力部において、低域フィルタ（ＦＰＢ）及びディ
   ジタルサンプルｘ（ｊ）のブロックを得るためのＡＤ変
   換器（ＡＤ）を、そして復号化側の出力部において、再
   構成された音声信号を得るためのＤＡ変換器（ＤＡ）を
   具備するものにおいて、音声信号の符号化用として、 前記（ＡＤ）変換器（ＡＤ）から受信するディジタルサ
   ンプルのブロックを一時的に格納する第１のレジスタ（
   ＢＦ１）と、 前記第１のレジスタ（ＢＦ１）から受信する前記サンプ
   ルの各ブロックについて、ディジタルサンプルの自己相
   関係数ベクトルＣ＿ｘ（ｌ）を計算する第１の計算回路
   （ＲＸ）と、 前記量子化されたフィルタ係数ベクトルａ＿ｈ（ｉ）の
   Ｈ個の自己相関係数ベクトルＣ＿ａ（ｉ、ｈ）（１≦ｈ
   ≦Ｈ）を含む第１のリードオンリメモリ（ＶＯＣＣ）と
   、 前記第１の計算回路（ＲＸ）から受信する係数ベクトル
   Ｃ＿ｘ（ｌ）の各々について及び前記第１のリードオン
   リメモリ（ＶＯＣＣ）から受信する係数ベクトルＣ＿ａ
   （ｉ、ｈ）の各々についてスペクトル距離関数ｄ＿Ｌ＿
   Ｒを決定すると共に、係数ベクトルＣ＿ｘ（ｌ）の各々
   について得られたスペクトル距離関数ｄ＿Ｌ＿ＲのＨ個
   の値の最小のものを決定し、対応するインデックスｈ＿
   ｏ＿ｔ＿ｔを出力（９）に供給する第２の計算回路（Ｍ
   ＩＮＣ）と、 量子化されたフィルタ係数ベクトルａ＿ｈ（ｉ）の前記
   コードブックを含み且つ前記インデックスｈ＿ｏ＿ｔ＿
   ｔによってアドレスされる第２のリードオンリメモリ（
   ＶＯＣＡ）と、 前記第１のレジスタ（ＢＦ１）から前記サンプルのブロ
   ックをそして前記第２のリードオンリメモリ（ＶＯＣＡ
   ）から前記係数ベクトルａ＿ｈ（ｉ）を受信し、そして
   前記残留信号Ｒ（ｊ）を生成する第１の線形予測逆ディ
   ジタルフィルタ（ＬＰＣＦ）と、 前記残留信号Ｒ（ｊ）の前記周波数重み付け〔Ｗ（ｚ）
   〕を実行し、これにより第２のレジスタ（ＢＦ２）に供
   給される前記ろ波された残留信号Ｓ（ｊ）を得る第２の
   線形予測ディジタルフィルタ（ＦＴＷ１）であって、該
   第２のレジスタ（ＢＦ２）は該信号Ｓ（ｊ）を一時的に
   記憶すると共に前記ろ波された残留ベクトルＳ（ｋ）を
   第１の出力（１５）にそしてその後に第２の出力（１６
   ）に供給する、ものと、 前記第２のレジスタ（ＢＦ２）の第１の出力（１５）か
   ら受信する各ベクトルＳ（ｋ）のゼロ交差周波数を計算
   する回路（ＺＣＲ）と、 前記第２のレジスタ（ＢＦ２）の第１の出力（１５）か
   ら受信するベクトルＳ（ｋ）のｒ、ｍ、ｓ、値を計算す
   る回路（ＶＥＦ）と、 前記ゼロ交差周波数計算回路（ＺＣＲ）及び前記ｒ、ｍ
   、ｓ、値計算回路（ＶＥＦ）の出力と前記平面（ＺＣＲ
   、σ）が分割される１対の間隔の境界値とを比較する第
   １の比較回路（ＣＦＲ）であって、該境界値は内部メモ
   リに格納されており、１対の入力値が収まる１対の間隔
   は出力に供給されるインデックス￥ｑ￥と関連させられ
   ている、ものと、 順次的にアドレスされると共に前記量子化されたｒ、ｍ
   、ｓ、値σ＿ｍのコードブックを含む第３のリードオン
   リメモリ（ＶＯＣＳ）と、 前記第３のリードオンリメモリ（ＶＯＣＳ）の出力値と
   の比較により、前記ｒ、ｍ、ｓ、値計算回路（ＶＥＦ）
   の出力を量子化する第１の量子化回路（ＣＦＭ１）であ
   って、前記量子化されたｒ、ｍ、ｓ、値σ＿ｍ及び関連
   するインデックス￥ｍ￥を第１の出力（２２）及び第２
   の出力（２３）に供給するものと、 前記第２のレジスタ（ＢＦ２）の第２の出力（１６）を
   前記第１の量子化回路（ＣＦＭ１）で除算すると共に前
   記第１のベクトルＳ′（ｋ）を出力する除算器（ＤＩＶ
   ）と、前記第１のベクトルＳ′（ｋ）を一時的に記憶す
   ると共に、Ｙ個のベクトルＳ′（ｙ）に分割されたそれ
   を第１の出力（２４）に、そしてその後に第２の出力（
   ２５）に供給する第３のレジスタ（ＢＦ３）と、前記第
   ３のレジスタ（ＢＦ３）の第１の出力（２４）から受信
   する各ベクトルＳ′（ｙ）の成分の平均値を計算し、前
   記第１のベクトルＳ′（ｋ）の各々について前記平均値
   ベクトルＳ′（ｘ）を得る計算回路（ＭＥＤ）と、Ｐ個
   の量子化された平均値ベクトルＳ′＿ｐ（ｘ）のＱ個の
   コードブックを含む第４のリードオンリメモリ（ＶＯＣ
   Ｍ）であって、コードブックを識別するために前記第１
   の比較回路（ＣＦＲ）から受信する前記インデックス￥
   ｑ￥によってアドレスされると共に、選択されたコード
   ブック内で順次的にアドレスされるものと、 前記第４のリードオンリメモリ（ＶＯＣＭ）によって供
   給されるベクトルと比較することにより、前記平均値計
   算回路（ＭＥＤ）によって供給されるベクトルを量子化
   する第２の量子化回路（ＣＦＭ２）であって、前記量子
   化された平均値ベクトルＳ′＿ｐ（ｘ）及び関連するイ
   ンデックス￥ｐ￥を第１の出力（２９）及び第２の出力
   （３０）に供給するものと、 前記第３のレジスタ（ＢＦ３）の第２の出力（２５）の
   ベクトルから前記第２の量子化回路（ＣＦＭ２）の第１
   の出力（２９）のベクトルを減算する第１の減算器（Ｓ
   Ｍ１）であって、前記第２の正規化及びろ汲された残留
   ベクトルＳ″（ｋ）を出力するものと、Ｎ個の第２の量
   子化、正規化及びろ波された残留ベクトルＳ″＿ｎ（ｋ
   ）のＱ・Ｐ個のコードブックを含む第５のリードオンリ
   メモリ（ＶＯＣＲ）であって、コードブックを識別する
   ために前記第１及び第２の比較回路（ＣＦＭ１、ＣＦＭ
   ２）から受信する前記インデックス￥ｑ￥、￥ｐ￥によ
   ってアドレスされると共に、選択されたコードブック内
   で順次的にアドレスされるものと、 前記第１の減算器（ＳＭ１）から受信した各ベクトルに
   ついて、前記第５のリードオンリメモリ（ＶＯＣＲ）か
   ら受信した総てのベクトルとの差を計算してＮ個の量子
   化誤差ベクトルＥ＿ｎ（ｋ）を得る第２の減算器（ＳＭ
   ２）と、 前記第２の減算器（ＳＭ２）から受信した各ベクトルＥ
   ＿ｎ（ｋ）に関連する平均二乗誤差ｍ＿ｓ＿ｅ＿ｎを計
   算する回路（ＭＳＥ）と、 ろ波された残留ベクトルＳ（ｋ）の各々について、前記
   計算回路（ＭＳＥ）から受信した関連するベクトルＥ＿
   ｎ（ｋ）の最小平均二乗誤差を識別し、対応するインデ
   ックスｎ＿ｍ＿ｉ＿ｎを出力する比較回路（ＭＩＮ）と
   、サンプルｘ（ｊ）の各ブロックについて、前記第１の
   リードオンリメモリから供給される前記インデックスｈ
   ＿ｏ＿ｔ＿ｔ及びろ波された残留ベクトルＳ（ｋ）の各
   々に関連するインデックス￥ｑ￥、￥ｐ￥、￥ｍ￥、ｎ
   ＿ｍ＿ｉ＿ｎから構成される前記符号化された音声信号
   を出力（３８）に供給する第４のレジスタ（ＢＦ４）と
   、を備えることを特徴とする装置。
4. （４）音声信号の復号化用として、 入力（４０）で受信する前記符号化された音声信号を一
   時的に格納すると共に、読出しアドレスとして、前記イ
   ンデックスｈ＿ｏ＿ｔ＿ｔを前記第２のリードオンリメ
   モリ（ＶＯＣＡ）に、前記インデックス￥ｍ￥を前記第
   ３のリードオンリメモリ（ＶＯＣＳ）に、前記インデッ
   クス￥ｑ￥、￥ｐ￥を前記第４のリードオンリメモリ（
   ＶＯＣＭ）に、前記インデックス￥ｑ￥、￥ｐ￥、ｎ＿
   ｍ＿ｉ＿ｎを前記第５のリードオンリメモリ（ＶＯＣＲ
   ）に供給する第５のレジスタ（ＢＦ５）と、 前記第５のリードオンリメモリ（ＶＯＣＲ）の出力ベク
   トルと前記第４のリードオンリメモリ（ＶＯＣＭ）の出
   力ベクトルとを加算する加算器（ＳＭ３）と、前記加算
   器（ＳＭ３）の出力ベクトルに前記第３のリードオンリ
   メモリ（ＶＯＣＳ）を乗算する乗算器（ＭＬＴ）と、 前記第２のディジタルフィルタ（ＦＴＷ１）とは逆の伝
   達関数を有し、前記乗算器（ＭＬＴ）から受信する信号
   をろ波する第３の線形予測ディジタルフィルタ（ＦＴＷ
   ２）と、 前記第３のディジタルフィルタ（ＦＴＷ２）から受信す
   るベクトル用の第４の線形予測音声合成ディジタルフィ
   ルタ（ＬＰＣ）であって、該第４のディジタルフィルタ
   は前記量子化されたディジタルサンプル■（ｊ）を前記
   ＤＡ変換器（ＤＡ）に供給し、該第３及び第４のディジ
   タルフィルタ（ＦＴＷ２、ＬＰＣ）は前記第２のリード
   オンリメモリ（ＶＯＣＡ）から受信する係数ベクトルａ
   ＿ｈ（ｉ）を使用する、ものと、を備えることを特徴と
   する特許請求の範囲第３項記載の装置。
5. （５）前記第２又は第３のディジタルフィルタ（ＦＴＷ
   １、ＦＴＷ２）が、前記第２のリードオンリメモリ（Ｖ
   ＯＣＡ）から受信する係数ベクトルａ＿ｈ（ｉ）に定数
   γ＾ｉを乗算してその係数ベクトルγ＾ｉ、ａ＿ｈ（ｉ
   ）を計算することを特徴とする特許請求の範囲第３項又
   は第４項記載の装置。
6. （６）前記第２又は第３のディジタルフィルタ（ＦＴＷ
   １、ＦＴＷ２）が、前記インデックスｈ＿ｏ＿ｔ＿ｔに
   よってアドレスされる第５のリードオンリメモリから関
   連する係数ベクトルγ＾ｉ、ａ＿ｈ（ｉ）を受信するこ
   とを特徴とする特許請求の範囲第３項又は第４項記載の
   装置。