JPS64857B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

本発明は音声信号等の帯域圧縮つまり、いわゆ
る低ビツトレート符号化のために用いられる適応
差分PCM符号化及び復号化方法に関する。 従来の適応差分PCM符号化・復号化方法に関
しては1980年４月IEEE発行の“Proceedings of
IEEE”488頁〜525頁に詳しく、また、伝送路ビ
ツト誤りに強い特性を持たせた適応差分PCM符
号化・復号化に関しては1982年５月IEEE発行の
“Proceedings of ICASSP'82”960頁〜963頁に
詳しい。以下前記第２の文献に基づいて従来技術
を述べる。 第１図は従来の適応差分PCM符号化及び復号
化方法を示したもので、入力信号端子１、減算器
２、量子化器３、逆量子化器４、加算器５、予測
器６および符号出力端子７からなる適応差分
PCM符号化器と、符号入力端子８、逆量子化器
９、加算器１０、予測器１１および出力端子１２
からなる適応差分PCM復号化器を示している。 量子化器３は入力信号がＭビツト長で表示され
ている場合、出力信号としてＭより小さいＮビツ
ト長出力信号を得る回路で、入力信号を2^N−１個
の閾値を用いて判定し、判定結果をＮビツトで出
力するものである。つまり、ある標本時刻ｊでの
量子化幅を△_j、この時の入力信号x_jが n_j・△_jx_j＜（n_j＋１）・△_j， n_j∈｛０，±１，±２， …±（2^m-1−１），−2^N-1｝， (1) Ｎ：割当量子化ビツト数 であれば、出力信号はn_jであり、次の標本時刻
（ｊ＋１）での量子化幅△_j+1は量子化器入力信号
レベルに応じて次式を用いて圧伸させる。 △_j+1＝△〓_j・Ｍ（n_j） (2) ただし、ここでＭ（n_j）はn_jにより一意的に定
まる乗数であり、8kHzで標本化された音声信号
を４ビツト（ｍ＝４）に符号化する場合に用いら
れる乗数の一例を表１に示す。

【表】

【表】 式(2)においてβは１より小さい正定数に定めて
おけば、予測器が時不変フイルタである限りは△
〓_jの演算が過去の量子化幅をリークさせる作用が
あるため伝送路ビツト誤りに対して強くなる事が
知られており、詳しくは1975年IEEE発行の
「Transactions on Communications」第1362頁
〜第1365頁を参照されたい。逆量子化器４及び９
は前記量子化器３のＮビツト出力信号、および伝
送されて来たＮビツト量子化器出力信号が入力さ
れると、前記閾値に対応してＭビツトの再生入力
信号を出力するもので x_j＝n_j△_j＋0.5△_j (3) により伝送信号を逆量子化する。予測器６および
１１の伝達関数は同一で、これをＰ（Ｚ）とする
と、 Ｐ（Ｚ）＝_k 〓ⁱ⁼¹ a^j _iZ^-i (4) となる。ここで｛a^j _i｜ｉ＝１，…，ｋ｝は時刻ｊ
の予測係数と呼ばれており時刻ｊにおける予測器
入力信号をx_j，逆量子化器出力信号をe_jとすれ
ば、e_j ²を最小とする様に各係数を変化させる。
つまり、各係数は a^j+1 _i＝（１−δ）a^j _i＋ｇ・e^_j・x^_j-i (5) として時々刻々変化するものである。ここでδ及
びｇは１より小の正定数である。 以下第１図に従つて従来の適応差分PCM符号
化、復号化方法を述べる。時刻ｊにおける入力信
号標本値x_jが端子１から適応差分PCM符号化器
に入力されると、減算器２により入力信号x_jと予
測器６の出力信号x^_jの差が計算され、誤差信号e_j
として量子化器３へ入力される。量子化器３は前
述した様にe_jをＮビツトの符号n_jに変換し、端子
７から出力されると同時に逆量子化器４へ入力さ
れる。逆量子化器４ではn_jよりＭビツトの誤差信
号e^_jを再生する。再生された誤差信号e^_jと予測器
６の出力x〓_jは加算器５により加え合せられ量子化
入力信号e^_jを再生する。この後、量子化器３、逆
量子化器４の量子化幅及び予測器６の係数は前述
した様に次の入力信号の符号化を行なうために修
正される。前述したように予測器の係数修正は誤
差信号e^_jのパワー、つまりe^² _jを最小化する様に修
正されるため、e_j信号はx_j信号に比べダイナミツ
ク・レンジが小さくなり、同一ビツトで符号化す
る事を考えれば小さくなつた分だけ量子化器３に
よつて発生する誤差も小さくなり、精度よく符号
化できる事になる。 一方従来形の復号器では、受信された量子化符
号n_jが端子８から入力され、逆量子化器９により
再生誤差信号e^_jを発生する。このe^_jと予測器１１
の出力x^_jは加算器１０により加算されx^_jを合成し
て、出力端子１２へ出力し、かつ予測器１１へ次
の標本時刻の予測を行なうために加える。復号器
側でも量子化符号n_jもしくは誤差信号e^_jより、逆
量子化器の量子化幅を時々刻々変化させ、かつx^_j
とx〓_jの差、つまり、e^_jのパワーを最小化する様に
予測器１１の係数を変化させる。 符号化器と復号化器では、逆量子化器４，９お
よび予測器６，１１の内部状態が一致しておれ
ば、符号化器／復号化器のe^_j，x^_j，x〓_jの値は一致
する。このため符号器と復号器が距離的に離れて
設けられていても端子１に加わる入力信号x_jと端
子１２から出力されるx^_jはほとんど同一の値を取
ることになる。ところで、符号器の端子７から復
号器の端子８までの間は伝送路となるが、伝送路
には熱雑音等によりビツト誤りが発生する可能性
がある。この場合復号器が不安定状態に陥つて復
帰できない事が多い。これは以下の様に説明でき
る。 復号器の逆量子化器９の出力e^_jより出力端子１
２までの伝達関数Ｄ（Ｚ）を、予測器１１の伝達
関数として式(4)を用いて求めると、 となる。a^j _iは前述した様にe^_jより計算される値で
あり、伝送路ビツト誤りが発生すると復号化器の
予測器の予測係数の修正値は符号化器の予測器の
予測係数とは異なる値となる。式(6)は予測係数に
より決定される極をＫ個持つており、上記の伝送
路ビツト誤りの結果極の位置がＺ平面上で単位円
外に出てしまうことがある。この様な状況になる
と復号器は発振状態となり、再び正しい動作には
もどれない。（前記第２の文献参照） 前記第２の文献ではこの不安定状態を除くた
め、式(6)を以下の様に式展開して、適応的に動く
極を、除いた伝達関数を持つ適応差分PCM符号
化及び復号化器を実現した。 ここで係数｛a^_i｝は固定定数であり｛b^j _i｝が適
応係数である。（１＋_M 〓ⁱ⁼¹ b^j _iZ^-i）の項は式(6)を（１
＋_k 〓ⁱ⁼¹ a_iZ^-i）で割つた答を（Ｍ＋１）項でうち切
つたものである。固定係数｛a^_i｝を音声の平均的
な性質にあつた値に選べば上記のうち切り誤差も
小さく、符号化品質の劣化はほとんどない。ここ
で、音声の平均的な性質にあつた固定係数｛a^_i｝
の求め方は、前記第１の文献の498頁に詳しい。 式(7)に基いた従来方式の適応差分PCM符号化
及び復号化回路を第２図に示す。第２図は入力端
子１、減算器２１，２２、量子化器３、逆量子化
器４、加算器５１，５２、適応フイルタ６１、固
定フイルタ６２、出力端子７からなる符号器と、
入力端子８、逆量子化器９、加算器１０１，１０
２、適応フイルタ１１１、固定フイルタ１１２、
出力端子１２からなる復号器からなる。固定フイ
ルタ６２および１１２は、式(7)で使用された固定
予測係数｛a^_j｝を用いて以下の伝送関数を持つ。 P2（Ｚ）＝_k 〓ⁱ⁼¹ a^_iZ^-i (8) また、適応フイルタ６１，１１１は以下の伝送
関数を持つ。 P1（Ｚ）＝_M 〓ⁱ⁼¹ b^j _iZ^-i (9) ただし、適応係数は各々以下の様に修正され、
これはe_j信号のパワーを最小化する方向に修正さ
れる事が第２の文献に述べられている。 b^j+1 _i＝（１−δ）b^j _i＋ge^_j-ie^_j (10) いま、端子１から入力信号x_jが入力されると、
減算器２１で固定フイルタ６２の出力x〓_jと差が取
られy_jとなり、減算器２２へ入力される。減算器
２２ではy_jから適応フイルタの出力y〓_jを減算し、
量子化器３に加えられる。量子化器３はe_jを量子
化し、符号n_jを出力端子７から出力するとともに
逆量子化器４に加えられ、量子化された誤差信号
e^_jを得る。e^_jは適応フイルタ６１に入力され、次
の標本時刻でのフイルタ演算に使用されるととも
に、適応フイルタ６１の出力y〓_jを加算器５１によ
り加えられ、y^_jとして加算器５２へ伝えられる。
加算器５２ではy^_jとx〓_jが加算され入力信号x_jの量
子化信号x^_jを再生し、次の標本時刻でのフイルタ
演算に使用される。このため、固定フイルタ６２
の出力が入力信号の平均的なふるまいに適したも
のであれば第１の誤差信号y_jの振幅レベルが減少
し、この信号から適応フイルタ６１の出力を減じ
られた第２の誤差信号e_jはさらにレベルの低い信
号となる。一般的に言つて第１図の適応予測器
６、は再生量子化入力値から次の入力信号値を予
測するのに対して、第２図の適応フイルタ６１、
は誤差信号から次の入力信号を予測することにな
り能力的には第２図の適応フイルタ６１、の方が
低いが、固定フイルタ６２が平均的な入力信号の
性質に関する信号を発生しているため、第２図の
符号化器も全体としては第１図の符号器と比べ遜
色ない符号化が可能である。 次に第２図の復号化器の動作を説明する。入力
端子８から量子化符号が入力されると逆量子化器
９は量子化された誤差信号e^_jを再生し、適応フイ
ルタ１１１に入力し、次の標本時刻の適応フイル
タ演算に用い、かつ、加算器１０１により適応フ
イルタ１１１の出力y〓_jと加算されy^_jを再生する。
y^_jは固定フイルタ１１２の出力x〓_jと加算器１０２
により加算され量子化された符号器側入力信号x^_j
を再生し、出力端子１２及び固定フイルタ１１２
へ供給される。適応フイルタ１１１と固定フイル
タ１１２の伝達関数P1（Ｚ）及びP2（Ｚ）は式(8)
および式(9)に示す通りであり、逆量子化器９の出
力から出力端子１２までの伝達関数Ｄ（Ｚ）は Ｄ（Ｚ）＝１＋P1（Ｚ）／１−P2（Ｚ） (11) となるため、式(7)と一致し、適応的に動く極をＺ
平面上で持たないため、伝送路ビツト誤りが発生
しても安定な動作を期待できる。 しかしながら、この方法では復号化器は伝送路
ビツト誤りに対して強くなる反面、入力信号が音
声の平均的な性質から著しく異なつた性質を持つ
信号に対しては式(7)の切り捨て誤差が大きくな
り、符号化効率が劣化した。つまり、この様な入
力信号に対しては、第２図の第１の誤差信号y_jが
入力信号x_jよりレベルが大きくなる事があつた。
このことは前記第２の文献の962頁図６に示され
た入力周波数対Ｓ／Ｎ比のグラフを見ても明らか
であり、音声の平均的性質として高周波成分が少
ないため、高周波域でのＳ／Ｎの劣化が著しいこ
とがうかがえる。さらに音声帯域信号として重要
な信号にデータモデム信号があるが、この信号の
性質は著しく音声信号と異なり、このため固定予
測係数も大幅に異なり、データモデム信号に対し
てビツト誤り率が高くなるなどの不都合を生じ
た。 本発明の目的は伝送路ビツト誤りに対して不安
定とならず、かつ、音声及び、その他の信号に対
する符号化特性の良いADPCM方法およびその回
路を提供する事にある。 第１の発明の方法は、入力信号は、各々統計的
性質が異なる２つの信号源から得られる信号を標
本時刻毎にデイジタル化した信号であり、符号化
側においては、前記入力信号から予測信号を引き
去つて得られる残差信号を量子化し、量子化され
た残差信号の量子化符号を伝送するとともに、前
記量子化された残差信号と前記予測信号を加えて
局部復号信号を生成し、２つの時不変予測関数
FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）は各々前記２つの信号源の
平均的性質により定まり、かつ係数αを０から１
の間で変化させたときに、１／｛１−αFP1（Ｚ）
−（１−α）FP2（Ｚ）｝がＺ平面上の単位円内に
のみ極をもつ予測関数であり、前記局部復号信号
から前記２つの時不変予測により得られる２つの
予測値を係数α，（１−α）で重みづけすること
により前記予測信号を得るとともに、前記FP1
（Ｚ），FP2（Ｚ）の入力と出力との距離を各々求
め、αが乗ぜられる方の時不変予測で得られた距
離が他方の距離より小さいときはαを増加させ、
そうでないときはαを減少させ、かつ０≦α≦１
となるように制御し、復号化側においては、伝送
されてきた量子化符号を逆量子化して復号化側量
子化残差信号を得、この量子化残差信号と復号化
側予測信号とを加算して復号信号を得るととも
に、この復号信号から前記FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）
により得られる２つの予測値を送信側と同一の規
則にもとづいて重みづけして前記復号化側予測信
号を生成することを特徴としている。 本第１の発明の方法では予測器の伝達関数Ｐ
（Ｚ）は式(4)で示される様なＫ個の変数｛a^j _i｜ｉ
＝１，２，…ｋ｝による時変フイルタを用いるの
ではなく、代表的な２種類の入力信号の統計的な
平均特性で定まる時不変予測フイルタFP1（Ｚ），
FP2（Ｚ）を用いて Ｐ（Ｚ）＝αFP1（Ｚ）＋（１−α）FP2（Ｚ） (12) として用いる。例えば電話信号等を扱う場合は
FP1（Ｚ）として平均的な音声信号に合わせたフ
イルタを、FP2（Ｚ）には平均的なデータモデム
信号に合わせたフイルタを用意して、音声入力時
にはα１、データ信号入力時にはα０となる
様に制御すれば、低域通過形音声信号にも帯域通
過形データ信号にも高い忠実度で符号化可能な
ADPCM方式が実現できる。 ここで式(12)の様に予測器伝達関数を定めた場合
に問題となる点が２つある。第１は式(12)を用いた
場合の復号器伝達関数Ｄ（Ｚ）は となり、αが変動した場合式（14）が単位円内だ
けの極を持つか否かという問題で、一般には １／１−FP1（Ｚ），１／１−FP2（Ｚ）（15） が単位円の内部に極を持つていても式（14）は単
位円外に極を持つ可能性があり、この様な極が単
位円外に来る場合は復号器は伝送路ビツト誤りに
より発振状態に陥いる。この問題に関してはαの
変動範囲を０から１までとし、式（14）において
αを０から１まで変化させた場合のルートローカ
ス（根軌跡）を求め、このルートローカスが単位
円外に出る様な場合は｛c_i｝もしくは｛d_i｝を修
正してルートローカスが単位円内になる様にす
る。この様にすれば、たとえ伝送路ビツト誤りが
発生して符号器／復号器の内部状態が不一致とな
り、大きなエラーを復号器が発生しても、このエ
ラーは極が単位円内にある復号器伝達関数のおか
げで、時間とともに指数関数的に減少する。さら
に、伝送路ビツト誤りによりαの修正量が符号器
と復号器で異なつても、極がＺ平面上を自由に動
く式（14）を用いる本方式では極のとりうる位置
がルートローカス上のみであるため、大幅な伝達
関数の歪みは生じない。 第２の問題は、αの修正方法である。式(4)の様
な形式のものであれば、変数はタツプ出力信号に
乗ぜられる係数であり、タツプ出力信号は信号空
間における直交基底を構成しているため、各変数
同志は独立変数として取り扱える。このため、式
(5)で示した様に、残差信号のエネルギーを最小と
する様に各変数を独立に操作しても最適解が得ら
れる。しかし、式(12)を用いる場合は変数は１個の
みであり、かつ、独立基底ではないFP1（Ｚ），
FP2（Ｚ）の双方に関連して定まるものである。
このため、より効率的なαの修正アルゴリズムが
必要となる。この点に関しては本発明では以下の
様な方法で修正を行なう。時不変予測フイルタ
FP1，FP2の入力信号は局部復号信号もしくは復
号信号x^_jであるから、ADPCM符号器への入力信
号とほぼ等しいと考えられる。一方、FP1，FP2
は過去Ｋ個の復号信号より現在の入力信号x_jを
各々２種類の異なつた性質を持つ信号と見なして
予測しており、これをx⁽¹⁾ _jおよびx⁽²⁾ _jとする。よつ
て、例えばFP1に適合した入力信号が入力されて
いる時はx⁽¹⁾ _jはx_jのよい予測を与え、逆にFP2に
適合した入力信号が入力されている時はx⁽²⁾ _jはx^_j
のよい予測を与えている筈である。よつてよい予
測を与えている時不変予測フイルタの効果を大き
くする様にαを修正するには、時刻ｊでのαの値
をα_jとすれば、式(5)に準じて、 α_j+1＝（１−δ）α_j＋gSgn（‖x⁽²⁾ _j−x^_j‖−‖
x⁽¹⁾ _j−x^_j‖）（16） 但し、δ，ｇは１より小の正定数 Sgn（・）は符号関数 ‖・‖はノルム とすればよい。１例としてノルムに絶対値を用い
ると、 ｛｜x⁽²⁾ _j−x^_j｜｜x⁽¹⁾ _j−x^_j｜の時α_j+1＝（
１−δ）α_j＋ｇ ｛｜x⁽²⁾ _j−x^_j｜｜x⁽¹⁾ _j−x^_j｜の時α_j+1＝（
１−δ）α_j＋ｇ ｜x⁽²⁾ _j−x^_j｜＜｜x⁽¹⁾ _j−x^_j｜の時α_j+1＝（１−δ
）α_j−ｇ｝（17） となり正しい結果を与えている。 また、修正方法はノルムの小さい方の係数を大
きくする様にすればよいのであるから、式（16）
の代りに以下の式を用いても同様の効果が期待で
きよう。 α_j+1＝１＋β_j+1 α_j+1＝１＋β_j+1 β_j+1＝（１−δ）β_j＋ｇ／２｛１−Sgn（‖x⁽²⁾ _j−x^
_j‖−‖x⁽¹⁾ _j−x^_j‖）｝（18） 以上の様に本方法に従えば伝送路ビツト誤りに
強く、かつ、予め性質のわかつている異なつた性
質の信号に対しても効率よい符号化が可能である
ことが理解されよう。 第２の発明のADPCMの方法は、入力信号は、
各々統計的性質が異なる２つの信号源から得られ
る信号を標本時刻毎にデイジタル化した信号であ
り、符号化側においては、前記入力信号から第１
の予測信号と第２の予測信号とを引き去つて得ら
れる残差信号を量子化し、量子化された残差信号
の量子化符号を伝送するとともに、前記量子化残
差信号と第１の予測信号と第２の予測信号とを加
算して局部復号信号を得、適応予測関数AP（Ｚ）
は｛１＋AP（Ｚ）｝が極を有せず適応的に動く零
点のみをもつ適応予測関数であり、前記量子化さ
れた残差信号からこの適応予測により、前記第１
の予測信号を生成し、２つの時不変予測関数FP1
（Ｚ），FP2（Ｚ）は各々前記２つの信号源の平均
的性質により定まり、かつ係数αを０から１の間
で変化させたときに、１／｛１−αFP1（Ｚ）−（１
−α）FP2（Ｚ）｝がＺ平面上の単位円内にのみ極
をもつ予測関数であり、前記局部復号信号から前
記２つの時不変予測により得られる２つの予測値
を係数α，（１−α）で重みづけすることにより
前記第２の予測信号を得るとともに、前記FP1
（Ｚ），FP2（Ｚ）の入力と出力との距離を各々求
め、αが乗ぜられる方の時不変予測で得られた距
離が他方の距離より小さいときはαを増加させ、
そうでないときはαを減少させ、かつ０≦α≦１
となるように制御し、復号化側においては、伝送
されてきた量子化符号を逆量子化して復号化側量
子化残差信号を得、この量子化残差信号と第１の
復号化側予測信号と第２の復号化側予測信号とを
加算して復号信号を得るとともに、前記復号化側
残差信号から符号化側と同一の適応予測を用いて
前記第１の復号化側予測信号を生成し、前記復号
信号から前記FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）により得られ
る２つの予測値を送信側と同一の規則にもとづい
て重みづけして前記第２の復号化側予測信号を生
成することを特徴としている。 本第２の発明の方法では従来の方法において、
復号器伝達関数Ｄ（Ｚ）を式(7)の様に固定極と適
応零点に展開したため、伝送路ビツト誤りに関し
ては強くなつたものの、入力信号の性質が、固定
極となる時不変予測フイルタの特性とは大幅に異
なる場合には劣化を生じていた欠点を、第１の発
明で明らかにした２つの時不変予測フイルタの線
形結合係数を変動させて極の位置を変えるフイル
タと適応零点にＤ（Ｚ）を展開して改良したもの
であり、式(7)に対応した次式を実現するものであ
る。 α_jの修正及びb^j _iの修正方法は各々式（16）およ
び式（17）に示す方法が適用できる。この方法を
電話信号に適用し、｛c_i｝を音声用時不変フイル
タ係数｛d_i）はデータモデム用時不変フイルタ係
数に選定しておけば音声信号入力時はα_jがほぼ１
となり、データモデム信号入力時はα_jがほぼ０と
なるため、適応ゼロ点は音声もしくはデータ信号
の統計的な平均からのずれを補正するだけの働き
でよくなり、より高品質な符号化が期待できると
ともに、伝送路ビツト誤りに対して強い性質を保
証できる。また、従来方式程度の品質の符号化で
よいのであれば、Ｍの値を小さくでき、ADPCM
方式の複雑さも軽減できよう。 第３の発明のADPCMの方法は、入力信号は、
各々統計的性質が異なる２つの信号源から得られ
る信号を標本時刻毎にデイジタル化した信号であ
り、符号化側においては、前記入力信号から予測
信号を引き去つて得られる残差信号を量子化し、
量子化された残差信号の量子化符号を伝送する際
に、前時刻に伝送された量子化符号と前時刻に用
いられた量子化幅をもとにして定められる第１の
量子化幅と、第１の量子化幅の時間平均値より定
まる第２の量子化幅に、各々α，（１−α）の係
数を乗じて加算した値を現時刻の量子化幅とし、
前記量子化された残差信号と前記予測信号を加え
て局部復号信号を生成し、２つの時不変予測関数
FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）は各々前記２つの信号源の
平均的性質により定まり、かつ係数αを０から１
の間で変化させたときに、１／｛１−αFP1（Ｚ）
−（１−α）FP2（Ｚ）｝がＺ平面上の単位円内に
のみ極をもつ予測関数であり、前記局部復号信号
から前記２つの時不変予測により得られる２つの
予測値を前記係数α，（１−α）で重みづけする
ことにより前記予測信号を得るとともに、前記
FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）の入力と出力との距離を
各々求め、αが乗ぜられる方の時不変予測で得ら
れた距離が他方の距離より小さいときはαを増加
させ、そうでないときはαを減少させ、かつ０≦
α≦１となるように制御し、復号化側において
は、伝送されてきた量子化符号を、符号化側と同
一の規則にもとづいて生成された量子化幅により
逆量子化して復号側量子化残差信号を得、この量
子化残差信号と復号化側予測信号とを加算して復
号信号を得るとともに、この復号信号から前記
FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）により得られる２つの予測
値を送信側と同一の規則にもとづいて重みづけし
て前記復号化側予測信号を生成することを特徴と
している。 本第３の発明の方法は第１の発明の方法に量子
化幅の制御を付加したもので、特に音声とデータ
モデム信号の伝送が混在する通信路などに適した
方法である。予測方法は式(12)，（13），（16）に示
す通りである。FP1を音声用時不変予測フイル
タ、FP2をデータモデム用時不変予測フイルタと
仮定すると、FP1，FP2は各々音声およびデータ
モデムの予測性に注目した冗長性を入力信号から
取り去る事を考慮したものであるが、さらにこれ
に加えて音声とデータモデムの振幅分布に注目し
てこの冗長性の効果も利用しようとしたものが本
発明である。 音声の振幅分布はラプラス分布していると考え
られ（1978年Prentice―Hall，Inc，発行の
Digital Processing of Speech Signals P176参
照）標準偏差値の３倍以上の振幅のものが出現す
る事もめずらしくない。このため、適応量子化を
行なうためには量子化幅を式(2)の様な形で修正
し、表１に示す様な大幅な量子化幅の変化を起こ
させる必要があつた。一方データモデム信号の振
幅は音声信号ほど変動は激しくなく、むしろ式(2)
による量子化幅の修正を行なう事はモデム信号に
取つては不必要に量子化幅が大きくなつたり小さ
くなつたりする。この様な応用には、式(2)で得ら
れる量子化幅を平滑化して用いる方が有利であ
る。このため、α_jが１に近い時（音声信号入力
時）には式(2)が、α_jが０に近い時（データモデム
信号入力時）には式(2)の平滑化した量子化幅を与
えるが好ましい。よつて、時刻ｊ＋１での量子化
幅△^OPT _j+1は平滑化した量子化幅△^AV _j+1と△_j+1より次
の様にして与える。 △^OPT _j+1＝α_j+1△_j+1＋（１−α_j+1）△^AV _j+1 △_j+1＝（△^OPT _j）〓Ｍ（n_j） △^AV _j+1＝（１−δ）△^AV _j＋ｇ△_j （20） 以上の様に本発明に従えば、音声信号が入力さ
れた場合は音声用時不変予測フイルタFP1と式２
に準じた量子化幅を用いて符号化でき、また、デ
ータモデム信号が入力された場合はデータ用時不
変予測フイルタFP2と平滑化された量子化幅を用
いて符号化できるため双方の入力信号に対してよ
り高品質な符号化が期待できる。 また量子化幅の制御に用いる変数α_jは予測器の
切換信号と共用できるため、量子化幅だけを独立
に制御する様な方法と比べ、簡単であり、効果は
同程度と考えられる。 第４の発明のADPCMの方法は、入力信号は、
各々統計的性質が異なる２つの信号源から得られ
る信号を標本時刻毎にデイジタル化した信号であ
り、符号化側においては、前記入力信号から第１
の予測信号と第２の予測信号とを引き去つて得ら
れる残差信号を量子化し、量子化された残差信号
の量子化符号を伝送する際に、前時刻に伝送され
た量子化符号と前時刻に用いられた量子化幅をも
とにして定められる第１の量子化幅と、第１の量
子化幅の時間平均値より定まる第２の量子化幅
に、各々α，（１−α）の係数を乗じて加算した
値を現時刻の量子化幅とし、前記量子化された残
差信号と第１の予測信号と第２の予測信号とを加
算して局部復号信号を得、適応予測関数AP（Ｚ）
は｛１＋AP（Ｚ）｝が極を有せず適応的に動く零
点のみをもつ適応予測関数であり、前記量子化さ
れた残差信号からこの適応予測により、前記第１
の予測信号を生成し、２つの時不変予測関数FP1
（Ｚ），FP2（Ｚ）は各々前記２つの信号源の平均
的性質により定まり、かつ係数αを０から１の間
で変化させたときに、１／｛１−αFP1（Ｚ）−（１
−α）FP2（Ｚ）｝がＺ平面上の単位円内にのみ極
をもつ予測関数であり、前記局部復号信号から前
記２つの時不変予測により得られる２つの予測値
を係数α，（１−α）で重みづけすることにより
前記第２の予測信号を得るとともに、前記FP1
（Ｚ），FP2（Ｚ）の入力と出力との距離を各々求
め、αが乗ぜられる方の時不変予測で得られた距
離が他方の距離より小さいときはαを増加させ、
そうでないときはαを減少させ、かつ０≦α≦１
となるように制御し、復号化側においては、伝送
されてきた量子化符号を符号化側と同一の規則に
もとづいて生成された量子化幅により逆量子化し
て復号化側量子化残差信号を得、この量子化残差
信号と第１の復号化側予測信号と第２の復号化側
予測信号とを加算して復号信号を得るとともに、
前記復号化側残差信号から符号化側と同一の適応
予測を用いて前記第１の復号化側予測信号を生成
し、前記復号信号から前記FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）
により得られる２つの予測値を送信側と同一の規
則にもとづいて重みづけして前記第２の復号化側
予測信号を生成することを特徴としている。 本第４の発明の方法は第２の発明の方法に量子
化幅の制御（式（20））を加えたもので、この方
法も音声とデータモデム信号の伝送が混在する通
信路に適した方法である。この方法では予測方法
は式(12)，式（13），式（16）に示す通りであり、
FP1を音声用時不変予測フイルタ、FP2をデータ
モデム用時不変予測フイルタとし、量子化幅は式
（20）に従う。このため、音声信号が入力される
と、α_jの値が１に近くなり、量子化幅は式（20）
より式(2)に準じたラプラス分布する音声信号に有
利な決定法を用い、また、式（16）より時不変フ
イルタFP1により音声の平均的な特性を予測、か
つ適応フイルタによる平均特性と現在の入力信号
との補正とが行なわれて、高品質符号化が期待で
きる。またデータモデム信号が入力された場合は
α_jがゼロ近くの値となり、量子化幅は式（20）よ
り式(2)で得られる量子化幅を平滑化した△^AVが選
択され、変動の少いモデム信号の量子化に都合良
くなるとともに、式（20）よりまた時不変予測フ
イルタはFP2が選択され、かつ、適応フイルタに
より平均的なモデム信号特性と現在の入力モデム
信号の特性の差が補正されるため、高品質なモデ
ム信号の符号化が可能となる。さらに、量子化幅
の制御パラメータα_jを時不変予測の切換パラメー
タと共通にしているため、制御部の複雑さは軽減
できる。 次に本第４の発明のADPCMの方法を実現する
回路について述べる。本第４の発明のADPCMの
方法を実現する回路は、標本時刻毎に入力される
入力信号から予測信号を引き去り残差信号を発生
する減算器と前記減算器からの残差信号を適応的
に変化する量子化幅で量子化し、量子化符号を発
生する量子化器と、前記量子化器出力から量子化
残差信号を再生する逆量子化器と、前記逆量子化
器出力の量子化残差信号と前記予測信号を加算し
局部復号信号を発生する加算器と、前記加算器出
力の局部復号信号から次の標本時刻における予測
信号を発生する予測器からなるADPCM回路の予
測器において適応量子化幅の決定部を、現在使用
中の量子化幅を瞬時的に入力信号に適応させて得
られる量子化幅に前記予測器で用いる後述する係
数αを乗じ、この結果に、前記瞬時的に入力信号
に適応させて得られる量子化幅を時間平滑化して
得られる量子化輻に（１−α）を乗じて加算した
ものを次の標本時刻での量子化幅とする手段で構
成し、かつ、前記予測器の構成を、前記量子化さ
れた残差信号から次の標本時刻に入力される信号
を適応的に発生する適応フイルタと、前記量子化
された残差信号に前記予測信号を加えて局部復号
信号もしくは復号信号を出力する加算器と、レベ
ル変動の激しい入力信号の性質に合わせて前記局
部復号信号もしくは復号信号から入力信号を予測
する第１の時不変予測フイルタとレベル変動の激
しくない入力信号の性質に合わせて前記局部復号
信号もしくは復号信号から入力信号を予測する第
２の時不変予測フイルタと、前記第１の時不変予
測フイルタの出力に前記量子化幅決定部で用いた
変数αを乗ずる第１の乗算器と、前記第２の時不
変予測フイルタの出力に変数（１−α）を乗ずる
第２乗算器と、前記第１の乗算器および第２の乗
算器出力を加算し予測値を出力する加算器とから
なり、量子化幅決定部と予測器で共通に使用され
る変数αの制御を、αの値を０から１までの範囲
で、αを乗ずる時不変予測フイルタで得られた距
離が他方の距離より小さい時にはαを増加させ、
αを乗ずる時不変予測フイルタで得られた距離が
他方の距離より大きい時にはαを減少させる様に
制御する手段とからなる事を特徴としている。 第３図の回路は第４の発明のADPCMの方法を
実施する回路に直接対応しているが、第３図の回
路の部分から量子化幅の制御部を除くと第２の発
明のADPCMの方法を実施する回路に対応し、ま
た、第３図の回路の部分から、量子化された残差
信号より入力信号を適応的に推測する適応フイル
タを除くと第３の発明のADPCMの方法を実施す
る回路に対応し、また、第３図の回路の部分か
ら、量子化幅の制御部および適応フイルタの部分
を除くと第１の発明のADPCMの方法を実施する
回路に対応する事は容易に理解されよう。このた
め、以下では最も複雑な第４の発明のADPCMの
方法を実施する回路について詳述する。 以下図面を参照しながら説明する。 第３図は入力端子１、減算器２１，２２、量子
化器３、逆量子化器４、加算器５１，５２、適応
フイルタ６１、固定フイルタ６３，６４、乗算器
６５，６６、加算器６７、減算器８１，８２、ノ
ルム演算回路８３，８４、比較器８５、低域フイ
ルタ８６、減算器８７、乗数発生回路９０、乗算
器９１、レジスタ９２、低域フイルタ９３、β乗
回路９４、乗算器９５，９６、加算器９７、出力
端子７から構成されており、減算器２１，２２、
量子化器３、逆量子化器４、加算器５１，５２お
よび適応フイルタ６１は第２図の対応する番号の
回路と同一である。ノルム演算回路８３，８４は
この回路への入力信号の絶対値を出力するもので
ある。また乗数発生回路９０は表１（第13頁）に
示した乗数を発生するもので、詳細は後述する。
β乗回路は入力信号をβ乗するもので、この回路
の詳細も後述する。比較回路８５は２つの入力信
号の大小に応じて±ｇを発生する回路である。 以下時不変予測フイルタ６４を音声に適した予
測係数｛c_i｝を持つたＫ次フイルタとし、時不変
予測フイルタ６３をデータに適した予測係数
｛d_i｝を持つたＫ次フイルタとし、かつ適応フイ
ルタ６１は時刻ｊにおける係数を｛b^j _i｝とするＭ
次時変フイルタとして説明する。 以下入力端子１にx_jが入力される時刻ｊの動作
について説明する。この時、時不変予測フイルタ
６４および６３の出力は各々加算器５２の過去Ｋ
個の出力信号x^_j-iを用いて_k 〓ⁱ⁼¹ c_ix^_j-i，_k 〓ⁱ⁼¹ d_ix^_j-iとな
つており、乗算器６６では低域フイルタ８６の出
力であるα_jを時不変フイルタ６４の出力に乗ずる
ためα_jk 〓ⁱ⁼¹ c_ix^_j-iが得られ、また乗算器６５では低
域フイルタ８６の出力信号α_jを減算器８７により
１から引いた値（１−α_j）と時不変フイルタ６３
の出力信号を乗ずるため（１−α_j）_k 〓ⁱ⁼¹ d_ix^_j-iが得
られている。このため、加算器６７の出力信号は
α_jk 〓ⁱ⁼¹ c_ix^_j-i＋（１−α_j）_k 〓ⁱ⁼¹ d_ix^_j-iとなり、さらに後述
する様にα_jは音声信号入力時には１に近く、デー
タモデム信号入力時には０に近くするため、減算
器２１では入力信号x_jが音声信号かデータモデム
信号かに応じて音声／データモデム信号の平均特
性に適した時不変予測信号をx_jから引き去る。こ
のため減算器２１の出力信号は音声信号／データ
モデム信号に拘わらず、入力信号が時間的に平均
特性から変動しているためにまだまだ高レベルの
信号を含んでおり、この信号から適応フイルタ６
１により時間的に特性を変えて量子化残差信号e^_j
より_M 〓ⁱ⁼¹ b^j _ie^_j-iとして推測される信号を減算器２２
で引き去り残差信号e_jを発生する。この残差信号
e^_jは量子化器３で加算器９７の出力である量子化
幅△^OPT _jを用いて符号化され出力端子７から出力
される。さらに符号化された量子化残差信号n_jは
逆量子化器４により、加算器９７の出力である量
子化幅△^OPT _jを用いて量子化残差信号e^_jを発生す
る。この量子化残差信号e^_jは適応フイルタ６１に
入力されて次の標本時刻における推測値を得るた
めに用いられるとともに、加算器５１で現在の推
測値を加え、かつ、加算器５２により、加算器６
７の出力予測値を加えて局部復号信号x^_jを発生
し、時不変予測フイルタ６３および６４に加え次
の標本時刻における予測値を得るために用いる。 さらに局部復号信号x^_jは現時刻での時不変予測
フイルタ６４，６３の出力信号x⁽¹⁾ _j，x⁽²⁾ _jと各々減
算器８２，８１で差を取られ、x⁽¹⁾ _j−x^_j，x⁽²⁾ _j−x^_j
となり、これ等の信号はノルム回路８４，８５で
絶対値を取られ各々｜x⁽¹⁾ _j−x^_j｜，｜x⁽²⁾ _j−x^_j｜と
なり、比較器８５に入力される。 比較器８５では ｜x⁽¹⁾ _j−x^_j｜｜x⁽²⁾ _j−x^_j｜ の時 −１ ｜x⁽¹⁾ _j−x^_j｜＜｜x⁽²⁾ _j−x^_j｜ の時 ＋１ を発生するため、数式的には符号関数Sgnを用い
て Sgn（｜x⁽²⁾ _j−x^_j｜−｜x⁽¹⁾ _j−x^_j｜） を発生するものと考えてよい。この出力は低域フ
イルタ８６に通される。低域フイルタが１次フイ
ルタである場合は詳細は後述するが低域フイルタ
の演算は入力信号に利得ｇを乗じ、この信号と、
一標本時刻前の低域フイルタ出力信号に１より小
さい係数（１−δ）を乗じて加算することで実現
できるため、次の標本時刻での低域フイルタ８６
の出力信号α_j+1は α_j+1＝（１−δ）α_j＋gSgn （｜x⁽²⁾ _j−x^_j｜−｜x⁽¹⁾ _j−x^_j｜） となり、式（16）に一致する。このため、この回
路を用いれば音声信号入力時にはα_j＝１の近くの
値となりデータモデム信号入力時にはα_j＝０の近
くの値となる事が第１の発明のADPCMの方法で
詳述した様に理解されよう。 さらに、量子化器３および逆量子化器４で用い
た加算器９７の出力である量子化幅△^OPT _jはβ乗
回路９４により（△^OTP _j）〓となり、乗算器９１では
この値と乗数発生回路９０により得られる乗数Ｍ
（n_j）が乗ぜられ、（△^OPT _j）〓Ｍ（n_j）となつて、次
の標本時刻でレシスタ９２に△_j+1として格納さ
れる。現在の時刻においてはレジスタ９２には△
_ｊが蓄えられているため、低域フイルタ９３では、
低域フイルタ８６と同様、現在の出力値△^AV _jを用
いて次の標本時刻における出力値を △^AV _j+1＝（１−δ）△^AV _j＋ｇ△_j として計算する。このため、標本時刻ｊ＋１にお
いては、レジスタ９２の出力△_j+1に乗算器９６
でα_j+1を乗じられた値α_j+1△_j+1と、低域フイルタ
９３の出力△^AV _j+1に乗算器９５で（１−α_j+1）を乗
ぜられた値（１−α_j+1）△^AV _j+1とを加算器９７で加
え合わせ、出力として △^OPT _j+1＝α_j+1△_j+1＋（１−α_j+1）△^AV _j+1 を得る。これは式（20）と一致し、時不変予測フ
イルタ６４を音声用に、時不変予測フイルタ６３
をデータモデム用に選択しておけば、第３の発明
のADPCMの方法の所で詳述した様にデータモデ
ム信号の符号化が高品質に行なわれる。 また、本発明のADPCM復号回路を第４図に示
す。第４図はADPCM符号入力端子８、逆量子化
器９、適応フイルタ１１１、加算器１０１，１０
２、出力端子１２、時不変予測フイルタ１１３，
１１４、減算器１２２，１２１、ノルム計算回路
１２３，１２４、比較器１２５、低域フイルタ１
２６、減算器１２７、乗算器１１５，１１６、加
算器１１７、乗数発生回路１３０、乗算器１３
１、レジスタ１３２、低域フイルタ１３３、乗算
器１３６，１３７、加算器１３８およびβ乗回路
１３４から構成されている。ここで逆量子化器
９、乗数回路１３０、乗算器１３１、レジスタ１
３２、低域フイルタ１３３、乗算器１３６，１３
７、加算器１３８、β乗回路１３４は第３図の逆
量子化器４、乗数回路９０、乗算器９１、レジス
タ９２、低域フイルタ９３、乗算器９６，９５、
加算器９７、β乗回路９４に各々対応し、また、
第４図の適応フイルタ１１１、加算器１０１，１
０２、時不変予測フイルタ１１３，１１４、減算
器１２１，１２２、ノルム回路１２４，１２３、
比較回路１２５、低域フイルタ１２６、減算器１
２７、乗算器１１６，１１５、加算器１１７は第
３図の適応フイルタ６１、加算器５１，５２、時
不変予測フイルタ６４，６３、減算器８２，８
１、ノルム回路８４，８３、比較回路８５、低域
フイルタ８６、減算器８７、乗算器６６，６５、
加算器６７に対応する。 いま端子８にADPCM符号n_jが入力されると、
逆量子化器９は加算器１３８の出力である△^OPT _j
を用いて量子化残差信号e^_jを発生し、この信号に
適応フイルム１１１の出力を加算器１０１で加
え、かつ、加算器１１７の出力である時不変予測
フイルタによる予測値を加算器１０２で加えて復
号信号x^_jを得、出力端子１２に出力する。時不変
予測フイルタ１１３および１１４の出力は低域フ
イルタ１２６の出力であるα_jと、減算器１２７の
出力である（１−α_j）を各々乗算器１１６，１１
７で乗ぜられて加算器１１７で加え合わせられる
ため、予測値は α_jk 〓ⁱ⁼¹ c_ix^_j-i＋（１−α_j）_k 〓ⁱ⁼¹ d_ix^_j-i で求められる。よつて出力端子１２で得られる信
号x^_jは適応フイルタ１１１が発生する推測値_M 〓ⁱ⁼¹ b^j _i
e^_j-iとe^_jを加えて次の様に得られる。 x^_j＝e^_j＋_M 〓ⁱ⁼¹ b^j _ie^_j-i＋α_jk 〓ⁱ⁼¹ c_ix_j-i＋（１−α_j）_k 〓ⁱ⁼¹ d_ix^_j-i これよりe^_jからx_jまでの伝達関数を上式のＺ変
換により求めると、 （１−α_jk 〓ⁱ⁼¹ c_iZ^-i−（１−α_j）_k 〓ⁱ⁼¹ d_iZ^-i×Ｘ（Ｚ）＝（１＋_M 〓ⁱ⁼¹ b^j _iZ^-i）Ｅ（Ｚ） よつて となり、式（19）と一致する。このため、この予
測方法は伝送路ビツト誤りに強く、高品質な符号
化を可能にする事が理解されよう。α_jの制御は減
算器１２２，１２１、ノルム回路１２４，１２
３、比較回路１２５、低域フイルタ１２６の部分
で行なわれるが、この部分は第３図の減算器８
２，８１、ノルム回路８４，８３、比較回路８
５、低域フイルタ８６の部分と一致するため、符
号化回路の部分で説明した通り式（16）と一致す
る操作を行なう事になり、音声とデータ信号の双
方に対して高品質な符号化が可能となる。一方逆
量子化器９で用いられる量子化幅△^OPT _jの修正に
関する回路である乗数回路１３０、乗算回路１３
１、レジスタ１３２、低域フイルタ１３３、乗算
器１３６，１３７、加算器１３８、β乗回路１３
４は第３図における乗数回路９０、乗算器９１、
レジスタ９２、低域フイルタ９３、乗算器９６，
９５、加算器９７、β乗回路９４の部分と一致す
るため、符号化回路の部分で説明した通り式
（20）と一致する修正方法を行なうため、データ
モデム信号の符号化が高品質に行なえる様にな
る。 次に乗数発生回路９０，１３０の構成方法につ
いて述べる。この回路はn_jが与えられた時一意的
に表１に示す値Ｍ（n_j）を出力する回路である。
このため、第５図の様な回路で構成できる。第５
図は入力端子２００、絶対値回路２０１、読出専
用メモリ２０２、出力端子２０３から構成されて
おり、読出専用メモリにはアドレス０から７まで
に、アドレスをn_jとした時のＭ（n_j）の値を格納
しておく。絶対値回路はADPCM符号が極性絶対
値表示の場合は極性ビツトを省略するだけであ
る。よつて端子２００にn_jが入力されると絶対値
回路２０１で｜n_j｜となり、｜n_j｜で読出専用メ
モリ２０２をアクセスするとＭ（n_j）を端子２０
３から出力できる。また、β乗回路９４および１
３４の回路も読出専用メモリで実現できる。い
ま、量子化幅を９ビツト表現しているものとすれ
ば、512語容量の読出専用メモリを用意し、アド
レスｎ（０ｎ＜512）の語にn〓を格納しておけば
よい。 低域フイルタの構成はフイルタ次数を１次とし
た場合第６図の構成となる。第６図は入力端子３
００、乗算器３０１、加算器３０２、レジスタ３
０３、乗算器３０４、出力端子３０５から構成さ
れており、この様な回路が低域フイルタとなる理
由はPrentice Hall，Inc，1975年発行のTheory
and Applications of Digital Signal
Processingに詳しい。いま、乗算器３０１の係数
をｇ、乗算器３０４の係数を（１−δ）とし、時
刻ｊでの入力をA_j、出力をB_jとすれば、次の標
本時刻（ｊ＋１）ではB_jはレジスタ３０３に蓄
えられ、乗算器３０４で（１−δ）倍され、この
結果に入力信号A_j+iを乗算器３０１でｇ倍し、加
算器３０２で加え入まれた値が出力端子３０５に
B_j+1として出力されるため B_j+1＝（１−δ）B_j＋gA_j+1 という演算式で表現できる。このため、この形式
をADPCM回路の量子化幅の平滑化およびα_jの平
滑化の説明に用いて来た。 以上見て来たように本発明のADPCM回路を用
いれば、音声信号とデータモデム信号の様に特性
の大幅に異なつた信号に対しても、伝送路ビツト
誤りに強い性質を保存したままで高品質な符号化
が可能である。 なお、説明の都合上、量子化の平滑化用低域フ
イルタと、α_jの平滑化用低域フイルタの特性を双
方ともｇと（１−δ）という同一パラメータで設
定したため、同一の特性を持つ事になつている
が、双方のフイルタの特性を変えたものも本発明
のうちであり、また、低域フイルタはすべて１次
巡回形フイルタを用いているが、高次巡回形フイ
ルタでも高次非巡回形フイルタでも本発明の本質
を変えないため本発明のうちである。さらに、ノ
ルム回路８３，８４，１２３，１２４はすべて絶
対値ノルムを用いているが、絶対値以外のノル
ム、例えば２乗ノルムや２乗平滑ノルム等を用い
てもよく、この様なものも本発明の一部である。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来の基本的なADPCMの回路を示す
図、第２図は従来の基本的なADPCM回路を伝送
路ビツト誤りに強くした従来ADPCMの図、第３
図は本発明のADPCM符号化回路を示す図、第４
図は本発明のADPCM復号化回路を示す図、第５
図は第３図、第４図で用いられた回路を示す図、
第６図は第３図、第４図で用いられた回路を示す
図である。 第３図において、２１，２２，８１，８２，８
７…減算器、３…量子化器、４…逆量子化器、５
１，５２，６７，９７…加算器、６１…適応フイ
ルタ、６３，６４…時不変予測フイルタ、８３，
８４…ノルム回路、８５…比較器、８６，９３…
低域フイルタ、６５，６６，９５，９６，９１…
乗算器、９０…乗数回路、９２…レジスタ、９４
…β乗回路である。第４図において、１２２，１
２１，１２７…減算器、９…逆量子化器、１０
１，１０２，１３８，１１７…加算器、１１１…
適応フイルタ、１１３，１１４…時不変予測フイ
ルタ、１２４，１２５…ノルム回路、１２３…比
較器、１２６，１３３…低域フイルタ、１１６，
１１５，１３６，１３７，１３１…乗算器、１３
０…乗数回路、１３２…レジスタ、１３４…β乗
回路である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 入力信号は、各々統計的性質が異なる２つの
   信号源から得られる信号を標本時刻毎にデイジタ
   ル化した信号であり、符号化側においては、前記
   入力信号から予測信号を引き去つて得られる残差
   信号を量子化し、量子化された残差信号の量子化
   符号を伝送するとともに、前記量子化された残差
   信号と前記予測信号を加えて局部復号信号を生成
   し、２つの時不変予測関数FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）
   は各々前記２つの信号源の平均的性質により定ま
   り、かつ係数αを０から１の間で変化させたとき
   に、１／｛１−αFP1（Ｚ）−（１−α）FP2（Ｚ）｝
   がＺ平面上の単位円内にのみ極をもつ予測関数で
   あり、前記局部復号信号から前記２つの時不変予
   測により得られる２つの予測値を係数α，（１−
   α）で重みづけすることにより前記予測信号を得
   るとともに、前記FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）の入力と
   出力との距離を各々求め、αが乗ぜられる方の時
   不変予測で得られた距離が他方の距離より小さい
   ときはαを増加させ、そうでないときはαを減少
   させ、かつ０≦α≦１となるように制御し、復号
   化側においては、伝送されてきた量子化符号を逆
   量子化して復号化側量子化残差信号を得、この量
   子化残差信号と復号化側予測信号とを加算して復
   号信号を得るとともに、この復号信号から前記
   FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）により得られる２つの予測
   値を送信側と同一の規則にもとづいて重みづけし
   て前記復号化側予測信号を生成することを特徴と
   する時不変予測組合せ型ADPCM符号化復号化方
   法。 ２ 入力信号は、各々統計的性質が異なる２つの
   信号源から得られる信号を標本時刻毎にデイジタ
   ル化した信号であり、符号化側においては、前記
   入力信号から第１の予測信号と第２の予測信号と
   を引き去つて得られる残差信号を量子化し、量子
   化された残差信号の量子化符号を伝送するととも
   に、前記量子化残差信号と第１の予測信号と第２
   の予測信号とを加算して局部復号信号を得、適応
   予測関数AP（Ｚ）は｛１＋AP（Ｚ）｝が極を有せ
   ず適応的に動く零点のみをもつ適応予測関数であ
   り、前記量子化された残差信号からこの適応予測
   により、前記第１の予測信号を生成し、２つの時
   不変予測関数FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）は各々前記２
   つの信号源の平均的性質により定まり、かつ係数
   αを０から１の間で変化させたときに、１／｛１
   −αFP1（Ｚ）−（１−α）FP2（Ｚ）｝がＺ平面上の
   単位円内にのみ極をもつ予測関数であり、前記局
   部復号信号から前記２つの時不変予測により得ら
   れる２つの予測値を係数α，（１−α）で重みづ
   けすることにより前記第２の予測信号を得るとと
   もに、前記FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）の入力と出力と
   の距離を各々求め、αが乗ぜられる方の時不変予
   測で得られた距離が他方の距離より小さいときは
   αを増加させ、そうでないときはαを減少させ、
   かつ０≦α≦１となるように制御し、復号化側に
   おいては、伝送されてきた量子化符号を逆量子化
   して復号化側量子化残差信号を得、この量子化残
   差信号と第１の復号化側予測信号と第２の復号化
   側予測信号とを加算して復号信号を得るととも
   に、前記復号化側残差信号から符号化側と同一の
   適応予測を用いて前記第１の復号化側予測信号を
   生成し、前記復号信号から前記FP1（Ｚ），FP2
   （Ｚ）により得られる２つの予測値を送信側と同
   一の規則にもとづいて重みづけして前記第２の復
   号化側予測信号を生成することを特徴とする時不
   変予測組合せ型ADPCM符号化復号化方法。 ３ 入力信号は、各々統計的性質が異なる２つの
   信号源から得られる信号を標本時刻毎にデイジタ
   ル化した信号であり、符号化側においては、前記
   入力信号から予測信号を引き去つて得られる残差
   信号を量子化し、量子化された残差信号の量子化
   符号を伝送する際に、前時刻に伝送された量子化
   符号と前時刻に用いられた量子化幅をもとにして
   定められる第１の量子化幅と、第１の量子化幅の
   時間平均値より定まる第２の量子化幅に、各々
   α，（１−α）の係数を乗じて加算した値を現時
   刻の量子化幅とし、前記量子化された残差信号と
   前記予測信号を加えて局部復号信号を生成し、２
   つの時不変予測関数FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）は各々
   前記２つの信号源の平均的性質により定まり、か
   つ係数αを０から１の間で変化させたときに、
   １／｛１−αFP1（Ｚ）−（１−α）FP2（Ｚ）｝がＺ
   平面上の単位円内にのみ極をもつ予測関数であ
   り、前記局部復号信号から前記２つの時不変予測
   により得られる２つの予測値を前記係数α，（１
   −α）で重みづけすることにより前記予測信号を
   得るとともに、前記FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）の入力
   と出力との距離を各々求め、αが乗ぜられる方の
   時不変予測で得られた距離が他方の距離より小さ
   いときはαを増加させ、そうでないときはαを減
   少させ、かつ０≦α≦１となるように制御し、復
   号化側においては、伝送されてきた量子化符号
   を、符号化側と同一の規則にもとづいて生成され
   た量子化幅により逆量子化して復号化側量子化残
   差信号を得、この量子化残差信号と復号化側予測
   信号とを加算して復号信号を得るとともに、この
   復号信号から前記FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）により得
   られる２つの予測値を送信側と同一の規則にもと
   づいて重みづけして前記復号化側予測信号を生成
   することを特徴とする時不変予測組合せ型
   ADPCM符号化復号化方法。 ４ 入力信号は、各々統計的性質が異なる２つの
   信号源から得られる信号を標本時刻毎にデイジタ
   ル化した信号であり、符号化側においては、前記
   入力信号から第１の予測信号と第２の予測信号と
   を引き去つて得られる残差信号を量子化し、量子
   化された残差信号の量子化符号を伝送する際に、
   前時刻に伝送された量子化符号と前時刻に用いら
   れた量子化幅をもとにして定められる第１の量子
   化幅と、第１の量子化幅の時間平均値より定まる
   第２の量子化幅に、各々α，（１−α）の係数を
   乗じて加算した値を現時刻の量子化幅とし、前記
   量子化された残差信号と第１の予測信号と第２の
   予測信号とを加算して局部復号信号を得、適応予
   測関数AP（Ｚ）は｛１＋AP（Ｚ）｝が極を有せず
   適応的に動く零点のみをもつ適応予測関数であ
   り、前記量子化された残差信号からこの適応予測
   により、前記第１の予測信号を生成し、２つの時
   不変予測関数FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）は各々前記２
   つの信号源の平均的性質により定まり、かつ係数
   αを０から１の間で変化させたときに、１／｛１
   −αFP1（Ｚ）−（１−α）FP2（Ｚ）｝がＺ平面上の
   単位円内にのみ極をもつ予測関数であり、前記局
   部復号信号から前記２つの時不変予測により得ら
   れる２つの予測値を係数α，（１−α）で重みづ
   けすることにより前記第２の予測信号を得るとと
   もに、前記FP1（Ｚ），FP2（Ｚ）の入力と出力と
   の距離を各々求め、αが乗ぜられる方の時不変予
   測で得られた距離が他方の距離より小さいときは
   αを増加させ、そうでないときはαを減少させ、
   かつ０≦α≦１となるように制御し、復号化側に
   おいては、伝送されてきた量子化符号を符号化側
   と同一の規則にもとづいて生成された量子化幅に
   より逆量子化して復号化側量子化残差信号を得、
   この量子化残差信号と第１の復号化側予測信号と
   第２の復号化側予測信号とを加算して復号信号を
   得るとともに、前記復号化側残差信号から符号化
   側と同一の適応予測を用いて前記第１の復号化側
   予測信号を生成し、前記復号信号から前記FP1
   （Ｚ），FP2（Ｚ）により得られる２つの予測値を
   送信側と同一の規則にもとづいて重みづけして前
   記第２の復号化側予測信号を生成することを特徴
   とする時不変予測組合せ型ADPCM符号化復号化
   方法。