WO2015162979A1 - 周波数領域パラメータ列生成方法、符号化方法、復号方法、周波数領域パラメータ列生成装置、符号化装置、復号装置、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

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守谷　健弘
優 鎌本
登 原田
弘和 亀岡
亮介 杉浦
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University of Tokyo NUC
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Definitions

  • the present invention relates to coding technology, and more particularly to technology for converting frequency domain parameters equivalent to linear prediction coefficients.
  • the input acoustic signal for each frame is encoded by the encoding method in the frequency domain or the encoding method in the time domain. Whether to use the encoding method in the frequency domain or the encoding method in the time domain is determined according to the characteristics of the input acoustic signal of each frame.
  • linear prediction coefficients obtained by performing linear prediction analysis on the input acoustic signal are converted into a sequence of LSP parameters, and the sequence of LSP parameters is encoded to perform LSP A code is obtained and a quantized LSP parameter string corresponding to the LSP code is obtained.
  • linear prediction coefficients obtained from the quantized LSP parameter sequence of the current frame and the quantized LSP parameter sequence of the previous frame are used as filter coefficients of a synthesis filter that is a time domain filter
  • a synthesis filter is applied to a signal obtained by synthesizing the waveform contained in the adaptive codebook and the waveform contained in the fixed codebook to obtain a synthesized signal, and distortions between the obtained synthesized signal and the input acoustic signal are minimized. It encodes by determining the codebook index.
  • the quantized LSP parameter sequence is converted into linear prediction coefficients to obtain a quantized linear prediction coefficient sequence, and the obtained quantized linear prediction coefficient sequence is smoothed to be corrected and quantized.
  • a frequency domain signal sequence obtained by converting an input acoustic signal into a frequency domain using respective values of a power spectrum envelope sequence which is a frequency domain sequence corresponding to a corrected linear prediction coefficient sequence. Each value is normalized to obtain a signal from which the influence of the spectral envelope has been removed, and the obtained signal is variable-length encoded in consideration of spectral envelope information.
  • linear prediction coefficients obtained by performing linear prediction analysis on the input acoustic signal are commonly used.
  • the linear prediction coefficients are converted into a series of frequency domain parameters equivalent to linear prediction coefficients such as LSP (Line Spectrum Pair) parameters and ISP (Immittance Spectrum Pairs) parameters.
  • LSP Line Spectrum Pair
  • ISP Immittance Spectrum Pairs
  • the LSP code (or ISP code) obtained by encoding the LSP parameter string (or ISP parameter string) is sent to the decoding device.
  • the frequency from 0 to ⁇ of the LSP parameter used in quantization and interpolation may be described in particular in distinction from LSP frequency (LSP Frequency: LSF) or ISP frequency (ISP Frequency: ISF). In the description, such frequency parameters will be described as LSP parameters and ISP parameters.
  • an LSP parameter string consisting of p LSP parameters is denoted as ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p].
  • p is an integer prediction order of 1 or more. Symbols in square brackets ([]) represent indexes.
  • ⁇ [i] is the ith LSP parameter in the LSP parameter string ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p].
  • Symbols in square brackets on the right shoulder of ⁇ indicate frame numbers.
  • the LSP parameter string generated for the acoustic signal of the f-th frame is expressed as ⁇ [f] [1], ⁇ [f] [2], ..., ⁇ [f] [p].
  • parameters corresponding to the current frame (f-th frame) will be described with the frame number on the right shoulder omitted.
  • the description of the frame number is omitted, it refers to the parameter generated for the current frame.
  • ⁇ [i] ⁇ [f] [i] It is.
  • ⁇ k [i] represents the k-th power of ⁇ [i].
  • step S100 the conventional audio coding apparatus 9 receives an audio sound digital signal (hereinafter referred to as an input sound signal) in the time domain of a frame unit which is a predetermined time interval.
  • the encoding device 9 performs the processing of each processing unit described below for each frame on the input acoustic signal.
  • the input sound signal in frame units is input to the linear prediction analysis unit 105, the feature extraction unit 120, the frequency domain coding unit 150, and the time domain coding unit 170.
  • step S105 the linear prediction analysis unit 105 performs linear prediction analysis on the input acoustic signal in units of frames to obtain and output linear prediction coefficient sequences a [1], a [2],..., A [p].
  • a [i] is the i-th order linear prediction coefficient.
  • the linear prediction coefficient sequence a [1], a [2],..., A [p] output from the linear prediction analysis unit 105 is input to the LSP generation unit 110.
  • step S110 the LSP generation unit 110 generates a sequence ⁇ [1] of LSP parameters corresponding to the linear prediction coefficient sequence a [1], a [2], ..., a [p] output from the linear prediction analysis unit 105. , ⁇ [2],..., ⁇ [p] are obtained and output.
  • a sequence ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] of LSP parameters is called an LSP parameter sequence.
  • LSP parameter strings ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] are the sum polynomial defined by equation (2) and the parameters defined as the root of a difference polynomial defined by equation (3) It is a series.
  • the LSP parameter strings ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] are sequences arranged in ascending order of values. In other words, 0 ⁇ [1] ⁇ [2] ⁇ ... ⁇ [p] ⁇ Meet.
  • the LSP parameter sequences ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] output from the LSP generator 110 are input to the LSP encoder 115.
  • step S115 the LSP coding unit 115 codes the LSP parameter string ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] output from the LSP generation unit 110, and the LSP code C1 and the LSP code thereof.
  • a series ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] of quantized LSP parameters corresponding to C1 is obtained and output.
  • a sequence ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] of quantized LSP parameters is referred to as a quantized LSP parameter sequence.
  • the quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] output from the LSP encoding unit 115 is a quantized linear prediction coefficient generation unit 900, and a delay input unit 165. And the time domain coding unit 170. Further, LSP code C1 output from LSP encoding section 115 is input to output section 175.
  • step S120 the feature quantity extraction unit 120 extracts the magnitude of the time variation of the input sound signal as a feature quantity.
  • the feature quantity extraction unit 120 performs the subsequent process such that the quantized linear prediction coefficient generation unit 900 executes the subsequent process.
  • information indicating the frequency domain coding method is input to the output unit 175 as the identification code Cg.
  • the feature amount extraction unit 120 causes the time domain encoding unit 170 to execute the subsequent process.
  • information indicating the time domain coding method is input to the output unit 175 as the identification code Cg.
  • Each process of the quantized linear prediction coefficient generation unit 900, the quantized linear prediction coefficient correction unit 905, the approximate smoothed power spectrum envelope sequence calculation unit 910, and the frequency domain encoding unit 150 is extracted by the feature amount extraction unit 120.
  • the feature amount is smaller than the predetermined threshold (ie, when the time variation of the input acoustic signal is small) (step S121).
  • step S900 the quantized linear prediction coefficient generation unit 900 generates the quantized LSP parameter sequence ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] output from the LSP encoding unit 115.
  • a series of linear prediction coefficients ⁇ a [1], ⁇ a [2], ..., ⁇ a [p] is obtained and output.
  • a series of linear prediction coefficients ⁇ a [1], ⁇ a [2], ..., ⁇ a [p] is called a quantized linear prediction coefficient sequence.
  • the quantized linear prediction coefficient sequence ⁇ a [1], ⁇ a [2], ..., ⁇ a [p] output from the quantized linear prediction coefficient generation unit 900 is sent to the quantized linear prediction coefficient correction unit 905. It is input.
  • step S905 the quantized linear prediction coefficient correction unit 905 outputs the quantized linear prediction coefficient sequence ⁇ a [1], ⁇ a [2], ..., ⁇ output from the quantized linear prediction coefficient generation unit 900.
  • the correction coefficient ⁇ R is a predetermined positive integer equal to or less than one.
  • step S 910 the approximately smoothed power spectrum envelope sequence calculation unit 910 corrects the corrected quantized linear prediction coefficient sequence ⁇ a [1] ⁇ ( ⁇ R), ⁇ output from the quantized linear prediction coefficient correction unit 905.
  • Approximated smoothed power by equation (4) using each coefficient ⁇ a [i] x ( ⁇ R) i of a [2] x ( ⁇ R) 2 , ..., ⁇ a [p] x ( ⁇ R) p
  • a spectral envelope sequence ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2], ... ⁇ W ⁇ R [N] is generated and output.
  • exp ( ⁇ ) is an exponential function based on the Napier number
  • j is an imaginary unit
  • ⁇ 2 is predicted residual energy.
  • the approximate smoothed power spectral envelope sequence ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2], ... ⁇ W ⁇ R [N] is the corrected quantized linear prediction coefficient It is a series of frequency domains corresponding to the columns ⁇ a [1] ⁇ (RR), aa [2] ⁇ ( ⁇ R) 2 , ... ⁇ a [p]] ( ⁇ R) p .
  • the approximate smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2],..., ⁇ W ⁇ R [N] output from the approximate smoothed power spectrum envelope sequence calculation unit 910 is frequency domain encoded. It is input to the part 150.
  • Equation (4) The reason why the series of values defined by Equation (4) is called an approximate smoothed power spectrum envelope series will be described below.
  • the input acoustic signal x [t] at time t has its own value x [t-1],.
  • the prediction residual e [t] and the linear prediction coefficients a [1], a [2],..., A [p] are represented by equation (5).
  • each coefficient W [n] (n 1,..., N) of the power spectrum envelope series W [1], W [2],. Be done.
  • a [i] in equation (6) is replaced by a [i] ⁇ ( ⁇ R) i
  • the series ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2], ... ⁇ W ⁇ R [N] defined by the equation (4) is a smoothed power spectrum envelope series W ⁇ R [defined by the equation (7) 1], W ⁇ R [2],..., W ⁇ R [N] correspond to a series of approximate values of the respective values. Therefore, the series ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2], ... ⁇ W ⁇ R [N] defined by the equation (4) is called an approximately smoothed power spectrum envelope series.
  • frequency domain coding section 150 performs variable length coding on normalized frequency domain signal sequence X N [1], X N [2],..., X N [N] to generate a frequency domain signal code. .
  • the frequency domain signal code output from frequency domain encoding section 150 is input to output section 175.
  • the delay input unit 165 and the time domain encoding unit 170 are executed when the feature quantity extracted by the feature quantity extraction unit 120 is equal to or greater than a predetermined threshold (ie, when the time variation of the input acoustic signal is large) (step S121). ).
  • step S165 the delay input unit 165 holds the input quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] and delays it by one frame. It is output to time domain coding section 170. For example, if the current frame is the f-th frame, the quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [f-1] [1], ⁇ ⁇ [f-1] [2], ... of the f-1st frame. , ⁇ ⁇ [f ⁇ 1] [p] to time domain coding section 170.
  • step S170 the time domain coding unit 170 applies a synthesis filter to a signal obtained by synthesizing the waveform included in the adaptive codebook and the waveform included in the fixed codebook, and obtains a synthesized signal, and the obtained synthesized signal and input sound
  • the encoding is performed by determining the index of each codebook so as to minimize distortion with the signal.
  • the value obtained by applying the perceptual weighting filter to the signal obtained by subtracting the synthesized signal from the input audio signal is minimized.
  • the index of each codebook is determined.
  • the auditory weighting filter is a filter for obtaining distortion when selecting an adaptive codebook or a fixed codebook.
  • the filter coefficients of the synthesis filter and the auditory weighting filter are obtained by quantizing the quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] of the f-th frame and the f-1st frame
  • the generated LSP parameter sequence ⁇ ⁇ [f-1] [1], ⁇ ⁇ [f-1] [2], ..., ⁇ ⁇ [f-1] [p] is used.
  • the frame is divided into two subframes, and the filter coefficients of the synthesis filter and the auditory weighting filter are determined as follows.
  • the quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] of the f-th frame is converted to linear prediction coefficients for the filter coefficients of the synthesis filter
  • the coefficients ⁇ a [i] of the quantized linear prediction coefficient sequences ⁇ a [1], ⁇ a [2], ..., ⁇ a [p] which are the coefficient sequences are used.
  • each coefficient ⁇ a [i] of the quantized linear prediction coefficient sequence ⁇ a [1], ⁇ a [2], ..., ⁇ a [p] has a correction coefficient ⁇ R A series of values multiplied by i to the power ⁇ a [1] ⁇ ( ⁇ R), ⁇ a [2] ⁇ ( ⁇ R) 2 , ..., ⁇ a [p] ⁇ ( ⁇ R) p
  • the filter coefficients of the synthesis filter include the values of the quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] of the f-th frame ⁇ ⁇ [ i] and the quantized LSP parameter string of the f-1st frame ⁇ ⁇ [f-1] [1], ⁇ ⁇ [f-1] [2], ..., ⁇ ⁇ [f-1] [p Series of intermediate values with each value ⁇ ⁇ [f-1] [i], ie, values obtained by interpolating each value ⁇ ⁇ [i] and ⁇ ⁇ [f-1] [i]
  • Interpolated quantized linear prediction coefficient which is a coefficient sequence obtained by converting the sequence, interpolated quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ...
  • the correction coefficient ⁇ used in time domain coding section 170 is the same as the correction coefficient ⁇ used in approximate smoothed power spectrum envelope sequence calculation section 910.
  • step S175 the encoding device 9 outputs the LSP code C1 output from the LSP encoding unit 115, the identification code Cg output from the feature extraction unit 120, and the frequency domain encoding unit 150 via the output unit 175. Either the frequency domain signal code to be output or the time domain signal code output from the time domain encoding unit 150 is transmitted to the decoding device.
  • the correction factor ⁇ R plays a role in realizing coding with less distortion considering aural sense by making the amplitude of the power spectrum envelope smoother as the frequency gets higher when removing the influence of the power spectrum envelope from the input sound signal There is.
  • the approximate smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2], ... ⁇ W ⁇ R [N] needs to approximate the smoothed power spectrum envelope W ⁇ R [1], W ⁇ R [2],..., W ⁇ R [N] with high accuracy.
  • the corrected quantized linear prediction coefficient sequence ⁇ a [1] ⁇ ( ⁇ R), ⁇ a [2] ⁇ ( ⁇ R) 2 ,..., ⁇ A [p] ⁇ ( ⁇ R) p is a corrected linear It is desirable that the prediction coefficient sequence a ⁇ R [1], a ⁇ R [2],..., A ⁇ R [p] be a sequence that approximates with high accuracy.
  • the quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] and the LSP parameter string ⁇ [1], ⁇ [ 2] The encoding process is performed so as to minimize distortion with.
  • This is a quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2] so as to approximate the power spectral envelope without considering the aural sense (ie, not smoothing with the correction coefficient ⁇ R) with high accuracy.
  • ..., ⁇ ⁇ [p] is determined.
  • the corrected quantized linear prediction coefficient sequence ⁇ a [1] ⁇ ( ⁇ R), which is generated from the quantized LSP parameter sequence ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] ⁇ a [2] ⁇ ( ⁇ R) 2 ,..., ⁇ a [p] ⁇ ( ⁇ R) p and the corrected linear prediction coefficient sequence a ⁇ R [1], a ⁇ R [2], ..., a ⁇ R [p] and Distortion does not become minimum, and the encoding distortion of the frequency domain encoding unit becomes large.
  • the object of the present invention is to reduce coding distortion in the frequency domain coding compared to the prior art, in coding technology that uses switching between frequency domain coding and time domain coding according to the characteristics of the input acoustic signal,
  • the LSP parameter corresponding to the quantized LSP parameter of the previous frame used in time domain coding is equivalent to the linear prediction coefficient represented by the linear prediction coefficient and LSP parameter obtained in the frequency domain coding, etc.
  • p is an integer of 1 or more, and a [1], a [2], ..., a [p]
  • a sound signal of a predetermined time interval is a linear prediction coefficient sequence obtained by linear prediction analysis, and ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] is a linear prediction coefficient sequence a [1], a [2 ], ..., a [p], and the frequency domain parameter series ⁇ [1], ⁇ [2], ..., ⁇ [p] are input, and the transformed frequency domain parameter series ⁇ ⁇ [ 1], to [omega] [2],..., To [omega] [p] are included.
  • p is an integer of 1 or more, and a [1], a [2],..., A [p] are linear sound signals in a predetermined time interval.
  • ⁇ [1], ⁇ [2]..., ⁇ [p] be linear prediction coefficient sequences a [1], a [2],.
  • p is an integer of 1 or more, and a [1], a [2],..., A [p] are linear in sound signals of predetermined time intervals.
  • ⁇ [1], ⁇ [2], ..., ⁇ [p] be linear prediction coefficient sequences a [1], a [2], ..., a [p]
  • the frequency domain parameter string derived from the frequency domain parameter string ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] is input, and the transformed frequency domain parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ [2], ,..., ⁇ [p] are included.
  • p is an integer of 1 or more, and a [1], a [2],.
  • ⁇ [1], ⁇ [2], ..., ⁇ [p] be linear prediction coefficient sequences a [1], a [2], ..., a [p]
  • the frequency domain parameter string derived from the frequency domain parameter string ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] is input, and the transformed frequency domain parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ [2], ,..., ⁇ [p] are included.
  • ⁇ [i] is closer to ⁇ [i + 1] than the midpoint between ⁇ [i + 1] and ⁇ [i-1]
  • ⁇ ⁇ [i] is ⁇ ⁇ [i + 1] Is closer to ⁇ ⁇ [i + 1] than the midpoint between ⁇ and ⁇ [i-1]
  • ⁇ ⁇ ⁇ [i + 1] ⁇ ⁇ [ ⁇ [i + 1]- ⁇ [i] i] is calculated so as to have a larger value, and if ⁇ [i] is closer to ⁇ [i-1] than the midpoint between ⁇ [i + 1] and ⁇ [i-1], ⁇ [i] is closer to ⁇ ⁇ [i-1] than the midpoint between ⁇ ⁇ [i + 1] and ⁇ ⁇ [i-1], and more than ⁇ [i] - ⁇ [i-1] Also, it is determined that ⁇ ⁇ [i] ⁇ ⁇ [i ⁇ 1] has a larger value.
  • ⁇ is a correction coefficient which is a positive constant of 1 or less
  • a linear prediction coefficient sequence a [1], a [2], ..., a [p] is a correction coefficient
  • a linear prediction coefficient correction step for generating a corrected linear prediction coefficient sequence a ⁇ [1], a ⁇ [2],..., a ⁇ [p] corrected using ⁇ and a corrected linear prediction coefficient sequence a ⁇ [ 1], a ⁇ [2] , ..., a ⁇ [p] [1] corrected LSP parameter sequence theta gamma using, ⁇ ⁇ [2], ...
  • corrected LSP generation for generating theta gamma [p] Step and the corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2],..., ⁇ ⁇ [p] are encoded to obtain a corrected LSP code and a corrected quantized LSP corresponding to the corrected LSP code.
  • LSP encoding step for generating a quantized LSP parameter sequence ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] corresponding to the code, and sound encoding for the previous time interval Using one of the quantized LSP parameter sequence obtained in the step, the approximate quantized LSP parameter sequence obtained in the LSP linear transformation step of the previous time interval, and the quantized LSP parameter sequence of the predetermined time interval , Encode to generate a time domain signal code Time domain coding step.
  • ⁇ is a correction coefficient which is a positive constant of 1 or less
  • a linear prediction coefficient sequence a [1], a [2], ..., a [p] is a correction coefficient.
  • a linear prediction coefficient correction step for generating a corrected linear prediction coefficient sequence a ⁇ [1], a ⁇ [2],..., a ⁇ [p] corrected using ⁇ and a corrected linear prediction coefficient sequence a ⁇ [ 1], a ⁇ [2] , ..., a ⁇ [p] [1] corrected LSP parameter sequence theta gamma using, ⁇ ⁇ [2], ...
  • corrected LSP generation for generating theta gamma [p] Step and the corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2],..., ⁇ ⁇ [p] are encoded to obtain a corrected LSP code and a corrected quantized LSP corresponding to the corrected LSP code.
  • LSP coding step for generating quantized LSP parameter sequences ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] corresponding to LSP code and LSP code, sound signal, previous time Either the quantized LSP parameter string obtained in the interval LSP coding step or the approximate quantized LSP parameter string obtained in the previous linear interval LSP linear conversion step, and the quantized LSP parameters in a predetermined time interval And d) encoding using a column to generate a time domain signal code.
  • the coding distortion of the coding in the frequency domain is made smaller than before, and the LSP parameter corresponding to the quantized LSP parameter of the previous frame used in the coding of the time domain is It is obtained from coefficients equivalent to linear prediction coefficients represented by linear prediction coefficients and LSP parameters obtained by region coding.
  • coefficients equivalent to linear prediction coefficients different in degree of smoothing can be generated from coefficients equivalent to linear prediction coefficients as used in the above-mentioned coding technique.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating the functional configuration of a conventional encoding device.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating the processing flow of the conventional encoding method.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the relationship between the encoding device and the decoding device.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating the functional configuration of the encoding device of the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating the processing flow of the encoding method of the first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a functional configuration of the decoding device of the first embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating the processing flow of the decoding method of the first embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a functional configuration of the coding device according to the second embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating the functional configuration of a conventional encoding device.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating the processing flow of the conventional encoding method.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the relationship between the
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the nature of LSP parameters.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the nature of LSP parameters.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining the nature of LSP parameters.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating the processing flow of the encoding method of the second embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating the functional configuration of the decoding device according to the second embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating the processing flow of the decoding method of the second embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a functional configuration of a coding device according to a modification of the second embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating the processing flow of the encoding method of the modification of the second embodiment.
  • FIG. 17 is a diagram illustrating a functional configuration of the coding device according to the third embodiment.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating the processing flow of the encoding method of the third embodiment.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating a functional configuration of the decoding device of the third embodiment.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating the processing flow of the decoding method of the third embodiment.
  • FIG. 21 is a diagram illustrating a functional configuration of the coding device according to the fourth embodiment.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating the processing flow of the encoding method of the fourth embodiment.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating the functional configuration of the frequency domain parameter sequence generator of the fifth embodiment.
  • the encoding apparatus encodes a LSP parameter converted from a linear prediction coefficient in a frame that performs encoding in the time domain to obtain an LSP code, and corrects a frame that performs encoding in the frequency domain.
  • LSP parameter converted from the calculated linear prediction coefficient to obtain the corrected LSP code and performing encoding in the time domain in the frame following the frame encoded in the frequency domain.
  • What converted the linear prediction coefficient obtained by reversely correcting the linear prediction coefficient corresponding to the LSP parameter corresponding to the corrected LSP code into LSP is used as the LSP parameter used in the coding in the time domain of the next frame is there.
  • the decoding apparatus obtains linear prediction coefficients converted from LSP parameters obtained by decoding LSP codes in a frame that performs decoding in the time domain, and uses them for decoding in the time domain.
  • the corrected LSP parameter obtained by decoding the corrected LSP code is used for decoding in the frequency domain, and the decoding in the time domain is performed in the next frame of the frame decoded in the frequency domain
  • the linear prediction coefficients obtained by reversely correcting the linear prediction coefficients corresponding to the LSP parameters corresponding to the corrected LSP code are converted into LSPs to be the LSP parameters used in the decoding in the time domain of the next frame It is.
  • the input acoustic signal input to the encoding device 1 is encoded into a code string, and the code string is decoded from the encoding device 1 2, and the code string is decoded into a decoded acoustic signal by the decoding device 2 and output.
  • the encoding device 1 has an input unit 100, a linear prediction analysis unit 105, an LSP generation unit 110, an LSP encoding unit 115, a feature extraction unit 120, as in the conventional encoding device 9.
  • it further includes a linear prediction coefficient correction unit 125, a corrected LSP generation unit 130, a corrected LSP coding unit 135, and a frequency domain coding unit 150, a delay input unit 165, a time domain coding unit 170 and an output unit 175.
  • a quantized linear prediction coefficient generation unit 140, a first quantized smoothed power spectrum envelope sequence calculation unit 145, a quantized linear prediction coefficient inverse correction unit 155, and an inverse corrected LSP generation unit 160 are included.
  • the encoding device 1 is a special program configured by reading a special program into a known or dedicated computer having a central processing unit (CPU), a main memory (Random Access Memory, RAM), etc. Device.
  • the encoding device 1 executes each process, for example, under the control of a central processing unit.
  • the data input to the encoding device 1 and the data obtained by each process are stored, for example, in the main storage device, and the data stored in the main storage device is read as necessary and used for other processes. Be done.
  • at least a part of each processing unit of the encoding device 1 may be configured by hardware such as an integrated circuit.
  • the linear prediction coefficient sequence a [1], a [2],..., A [p] is a sequence obtained by converting it into LSP parameters, LSP parameter sequence ⁇ [1], ⁇ [2 ], ..., ⁇ [p] instead of encoding the LSP code C1, instead of using the corrected linear prediction coefficient sequence a ⁇ R [1], a ⁇ R [2], ..., a ⁇ R [p] as LSP parameters
  • the corrected LSP code sequence C ⁇ is output by encoding the converted sequence of corrected LSP parameter strings ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ R [2],..., ⁇ ⁇ R [p].
  • the feature quantity extracted by the feature quantity extraction unit 120 in the previous frame is smaller than a predetermined threshold (that is, when the time variation of the input acoustic signal is small)
  • a predetermined threshold that is, when the time variation of the input acoustic signal is small
  • the quantized linear prediction coefficient inverse correction unit 155 and the inverse correction LSP generation unit 160 are processing units added for that, and when the feature quantity extracted by the feature quantity extraction unit 120 in the previous frame is smaller than a predetermined threshold value (That is, when the time variation of the input acoustic signal is small), the time from the corrected quantized linear prediction coefficient sequence ⁇ a ⁇ R [1], ⁇ a ⁇ R [2], ..., ⁇ a ⁇ R [p]
  • a predetermined threshold value That is, when the time variation of the input acoustic signal is small
  • the inversely corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ '[1], ⁇ ⁇ ' [2], ..., ⁇ ⁇ '[p] is a quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] is a series of approximate values.
  • step S125 the linear prediction coefficient correction unit 125 calculates each coefficient a [i] (i of the linear prediction coefficient sequence a [1], a [2], ..., a [p] output from the linear prediction analysis unit 105.
  • a series of coefficients a ⁇ R [i] a [i] ⁇ ⁇ R i obtained by multiplying the correction coefficient ⁇ R to the i-th power is calculated and output.
  • the determined series a ⁇ R [1], a ⁇ R [2], ..., a ⁇ R [p] is referred to as a corrected linear prediction coefficient sequence.
  • the corrected linear prediction coefficient sequence a ⁇ R [1], a ⁇ R [2],..., A ⁇ R [p] output from the linear prediction coefficient correction unit 125 is input to the corrected LSP generation unit 130.
  • the corrected LSP generation unit 130 corresponds to the corrected linear prediction coefficient sequence a ⁇ R [1], a ⁇ R [2], ..., a ⁇ R [p] output from the linear prediction coefficient correction unit 125.
  • the corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ R [2],..., ⁇ ⁇ R [p] is a series arranged in ascending order of values. In other words, 0 ⁇ ⁇ R [1] ⁇ ⁇ R [2] ⁇ ... ⁇ ⁇ R [p] ⁇ Meet.
  • the corrected LSP parameter strings ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ R [2],..., ⁇ ⁇ R [p] output from the corrected LSP generating unit 130 are input to the corrected LSP encoding unit 135.
  • the corrected LSP encoding unit 135 encodes the corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ R [2],..., ⁇ ⁇ R [p] output from the corrected LSP generating unit 130.
  • a corrected LSP code C ⁇ and a series of quantized corrected LSP parameters corresponding to the corrected LSP code C ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] Output.
  • the series ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ R [p] will be referred to as a corrected quantized LSP parameter sequence.
  • the corrected quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] output from the corrected LSP coding unit 135 is a quantized linear prediction coefficient generation unit It is input to 140.
  • the corrected LSP code C ⁇ output from the corrected LSP coding unit 135 is input to the output unit 175.
  • step S140 the quantized linear prediction coefficient generation unit 140 outputs the corrected quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., which is output from the corrected LSP encoding unit 135.
  • ⁇ ⁇ ⁇ R [p] from the linear prediction coefficient series ⁇ a ⁇ R [1], ⁇ a ⁇ R [2], ..., ⁇ a ⁇ R generates and outputs [p].
  • the sequence ⁇ a ⁇ R [1], ⁇ a ⁇ R [2], ..., ⁇ a ⁇ R [p] is called a corrected quantized linear prediction coefficient sequence.
  • the corrected quantized linear prediction coefficient sequence ⁇ a ⁇ [1], ⁇ a ⁇ [2], ..., ⁇ a ⁇ [p] output from the quantized linear prediction coefficient generation unit 140 is first quantized
  • the signal is input to the smoothed power spectrum envelope sequence calculator 145 and the quantized linear prediction coefficient inverse corrector 155.
  • step S145 the first quantized smoothed power spectrum envelope sequence calculating unit 145 calculates the corrected quantized linear prediction coefficient sequence ⁇ a ⁇ R [1], which is output from the quantized linear prediction coefficient generating unit 140. Using the coefficients ⁇ a ⁇ R [i] of ⁇ a ⁇ R [2], ..., ⁇ a ⁇ R [p], the quantized smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ W ⁇ R [1] , ⁇ W ⁇ R [2], ..., ⁇ W ⁇ R [N] is generated and output.
  • the quantized smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2], ..., ⁇ W ⁇ R [N] output from the first quantized smoothed power spectrum envelope series calculation unit 145 ] Is input to the frequency domain coding unit 150.
  • the process of the frequency domain coding unit 150 is smoothed and quantized in place of the approximate smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2], ... ⁇ W ⁇ R [N].
  • step S 155 the quantized linear prediction coefficient inverse correction unit 155 outputs the corrected quantized linear prediction coefficient sequence ⁇ a ⁇ R [1], ⁇ a ⁇ R [2] output from the quantized linear prediction coefficient generation unit 140. ], ..., ⁇ a ⁇ R [p] values ⁇ a ⁇ R [i] divided by the power of correction coefficient ⁇ R a ⁇ [i] / ( ⁇ R) i series ⁇ a ⁇ [1] / ( ⁇ R), ⁇ a ⁇ [2] / ( ⁇ R) 2 ,..., ⁇ a ⁇ [p] / ( ⁇ R) p is determined and output.
  • sequence ⁇ a ⁇ [1] / ( ⁇ R), ⁇ a ⁇ [2] / ( ⁇ R) 2, ..., ⁇ a ⁇ [p] / ( ⁇ R) p inverse corrected linear prediction coefficient string Call it
  • the correction coefficient ⁇ R has the same value as the correction coefficient ⁇ R used in the linear prediction coefficient correction unit 125.
  • step S160 the inverse corrected LSP generator 160, output from the quantized linear prediction coefficient inverse correction section 155 inverse-corrected linear prediction coefficient string ⁇ a ⁇ [1] / ( ⁇ R), ⁇ a ⁇ [2 Find the sequence of LSP parameters ⁇ ⁇ '[1], ⁇ ⁇ ' [2], ..., ⁇ ⁇ '[p] from p] / ( ⁇ R) 2 , ..., ⁇ a ⁇ [p] / ( ⁇ R) p Output.
  • the sequence ⁇ ⁇ ′ [1], ⁇ ⁇ ′ [2],..., ⁇ ⁇ ′ [p] of LSP parameters is called an inverse-corrected LSP parameter sequence.
  • the inverse corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ '[1], ⁇ ⁇ ' [2], ..., ⁇ ⁇ '[p] is a series arranged in ascending order of values. In other words, 0 ⁇ ⁇ '[1] ⁇ ⁇ ' [2] ⁇ ... ⁇ ⁇ '[p] ⁇ Is a series that satisfies
  • the inverse corrected LSP parameters ⁇ ⁇ '[1], ⁇ ⁇ ' [2], ..., ⁇ ⁇ '[p] output from the inverse corrected LSP generation unit 160 are quantized LSP parameter strings ⁇ ⁇ [1] , ⁇ [2],..., ⁇ ⁇ [p] are input to the delay input unit 165. That is, the quantized LSP parameter sequence ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] is inversely corrected LSP parameter ⁇ ⁇ '[1], ⁇ ⁇ ' [2], ..., ⁇ Substitute by ⁇ '[p].
  • step S175 the encoding device 1 outputs the LSP code C1 output from the LSP encoding unit 115, the identification code Cg output from the feature amount extraction unit 120, and the corrected LSP encoding unit 135 via the output unit 175. And the frequency domain signal code output from the frequency domain coding unit 150 or the time domain signal code output from the time domain coding unit 160 are transmitted to the decoding device 2.
  • the decoding device 2 has an input unit 200, an identification code decoding unit 205, an LSP code decoding unit 210, a corrected LSP code decoding unit 215, a decoded linear prediction coefficient generation unit 220, and a first decoded smoothed result.
  • a power spectrum envelope sequence calculation unit 225, a frequency domain decoding unit 230, a decoded linear prediction coefficient inverse correction unit 235, a decoded inverse corrected LSP generation unit 240, a delay input unit 245, a time domain decoding unit 250, and an output unit 255 are included.
  • the decryption device 2 is a special program configured by reading a special program into a known or dedicated computer having a central processing unit (CPU), a main memory (Random Access Memory, RAM), etc. It is an apparatus.
  • the decoding device 2 executes each process, for example, under the control of the central processing unit.
  • the data input to the decryption device 2 and the data obtained by each process are stored, for example, in the main storage device, and the data stored in the main storage device is read as necessary and used for other processes. Ru.
  • at least a part of each processing unit of the decoding device 2 may be configured by hardware such as an integrated circuit.
  • step S200 the code string generated by the coding device 1 is input to the decoding device 2.
  • the code string includes an LSP code C1, an identification code Cg, a corrected LSP code C ⁇ , and either a frequency domain signal code or a time domain signal code.
  • step S205 if the identification code Cg included in the input code string corresponds to the information indicating the frequency domain encoding method, the identification code decoding unit 205 executes the following process. If the identification code Cg corresponds to the information indicating the time domain coding method, the LSP code decoding unit 210 is controlled to execute the following processing.
  • the generation unit 240 is executed when the identification code Cg included in the input code string corresponds to the information indicating the frequency domain coding method (step S206).
  • step S215 the corrected LSP code decoding unit 215 decodes the corrected LSP code C ⁇ included in the input code string, and the decoded and corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] is obtained and output. That is, a decoded and corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ R [p], which is a string of LSP parameters corresponding to the corrected LSP code C ⁇ , is obtained and output.
  • the corrected LSP code C ⁇ output from the encoding device 1 is a code error, etc.
  • the decoded and corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] output from the corrected LSP code decoding unit 215 is input to the decoded linear prediction coefficient generation unit 220. Ru.
  • the decoded linear prediction coefficient generation unit 220 is linear from the decoded and corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] output from the corrected LSP code decoding unit 215. Generate and output a series of prediction coefficients ⁇ a ⁇ R [1], ⁇ a ⁇ R [2], ..., ⁇ a ⁇ R [p].
  • the sequence ⁇ a ⁇ R [1], ⁇ a ⁇ R [2], ..., ⁇ a ⁇ R [p] is called a decoding-corrected linear prediction coefficient sequence.
  • the decoded linear prediction coefficient sequence ⁇ a ⁇ R [1], ⁇ a ⁇ R [2], ..., ⁇ a ⁇ R [p] output from the decoded linear prediction coefficient generation unit 220 is the first decoded smoothed power spectrum envelope sequence calculation It is input to the section 225 and the decoded linear prediction coefficient inverse correction section 235.
  • the first decoded smoothed power spectrum envelope sequence calculation unit 225 calculates the decoded corrected linear prediction coefficient sequence ⁇ a ⁇ R [1], ⁇ a ⁇ R [2], ..., ⁇ output from the decoded linear prediction coefficient generation unit 220.
  • Decoded smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2], ..., ⁇ W by using equation (8) using each coefficient ⁇ a ⁇ R [i] of a ⁇ R [p] Generate and output ⁇ R [N].
  • Decoded smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2], ..., ⁇ W ⁇ R [N] output from first decoded smoothed power spectrum envelope sequence calculating section 225 is the frequency domain It is input to the decoding unit 230.
  • step S235 the decoded linear prediction coefficient inverse correction unit 235 performs decoding-corrected linear prediction coefficient sequence ⁇ a ⁇ R [1], ⁇ a ⁇ R [2], ..., ⁇ a output from the decoded linear prediction coefficient generation unit 220.
  • the correction coefficient ⁇ R has the same value as the correction coefficient ⁇ R used in the linear prediction coefficient correction unit 125 of the encoding device 1.
  • step S240 the decoded inverse corrected LSP generating unit 240 generates the decoded inverse corrected linear prediction coefficient sequence ⁇ a ⁇ R [1] / ( ⁇ R), ⁇ a ⁇ R [2] / ( ⁇ R) 2 , ..., ⁇ a ⁇ R [p] / ( ⁇ R) p from the LSP parameter sequence ⁇ ⁇ '[1], ⁇ ⁇ ' [2], ..., ⁇ ⁇ ' output in search of [p].
  • the sequence ⁇ ⁇ ′ [1], ⁇ ⁇ ′ [2],..., ⁇ ⁇ ′ [p] of LSP parameters is referred to as a decoding inverse-corrected LSP parameter sequence.
  • the decoded inverse corrected LSP parameters ⁇ ⁇ '[1], ⁇ ⁇ ' [2], ..., ⁇ ⁇ '[p] output from the decoded inverse corrected LSP generating unit 240 are the decoded LSP parameter string ⁇ ⁇ [1] , ⁇ [2],..., ⁇ ⁇ [p] are input to the delay input unit 245.
  • the LSP code decoding unit 210, the delay input unit 245, and the time domain decoding unit 250 are executed when the identification code Cg included in the input code string corresponds to the information indicating the time domain coding method (step S206). .
  • step S210 the LSP code decoding unit 210 decodes the LSP code C1 included in the input code string and decodes the decoded LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p]. Obtain and output. That is, the decoded LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p], which is a string of LSP parameters corresponding to the LSP code C1, is obtained and output.
  • Decoded LSP parameter sequences ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2],..., ⁇ ⁇ [p] output from the LSP code decoding unit 210 are input to the delay input unit 245 and the time domain decoding unit 250.
  • step S245 the delay input unit 245 holds the input decoded LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p], and delays by one frame to obtain a time domain. It is output to the encoding unit 250. For example, if the current frame is the f-th frame, the decoded LSP parameter string ⁇ ⁇ [f-1] [1], ⁇ ⁇ [f-1] [2], ..., ⁇ of the f-1st frame [ theta ] [f-1] [p] is output to time domain encoding section 250.
  • the decoding reverse corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ ′ output from the decoding reverse corrected LSP generation unit 240 [1], ⁇ ⁇ '[2], ..., ⁇ ⁇ ' [p] are input to the delay input unit 245 as the decoded LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] Be done.
  • step S250 the time domain decoding unit 250 specifies the waveform included in the adaptive codebook and the waveform included in the fixed codebook from the time domain signal code included in the input code string.
  • a synthesis filter is applied to a signal obtained by synthesizing the waveform contained in the specified adaptive codebook and the waveform contained in the fixed codebook to obtain a synthesized signal from which the influence of the spectral envelope has been removed, and the obtained synthesized signal as a decoded acoustic signal Output.
  • Filter coefficients of the synthesis filter is decoded LSP parameter sequence of f-th frame ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] and f-1-th frame of the decoded LSP parameter sequence ⁇ theta [ f-1] [1], ⁇ ⁇ [f-1] [2], ..., ⁇ ⁇ [f-1] [p].
  • the frame is divided into two subframes, and the filter coefficients of the synthesis filter are determined as follows.
  • a coefficient obtained by converting the decoded LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] of the f-th frame into linear prediction coefficients A series of values obtained by multiplying each coefficient ⁇ a [i] of decoded linear prediction coefficients ⁇ a [1], ⁇ a [2], ..., ⁇ a [p], which are columns, by the power of correction coefficient ⁇ R i 1] ⁇ ( ⁇ R), ⁇ a [2] ⁇ ( ⁇ R) 2 ,..., ⁇ A [p] ⁇ ( ⁇ R) p
  • the filter coefficients of the synthesis filter include the values of the decoded LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] of the f-th frame ⁇ ⁇ [i] And f-1 th frame of decoded LSP parameter sequence ⁇ [f-1] [1], ⁇ [f-1] [2], ..., ⁇ [f-1] [p] each value ⁇ ⁇ [f -1]
  • ⁇ [p] which is a series of values intermediate to [i], into linear prediction coefficients A sequence of values obtained by multiplying each coefficient to a [i] of a certain decoded interpolated linear prediction coefficient to a [1], to a [2], ..., to a [p] by the power of the correction coefficient ⁇ R i to a [ 1] ⁇ ( ⁇ R), ⁇ a [2] ⁇ ( ⁇ R) 2 ,..., ⁇ A [p] ⁇ ( ⁇ R) p
  • the corrected LSP coding unit 135 of the coding device 1 the corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ R [2],..., ⁇ ⁇ R [p] and the corrected quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] corrected quantized LSP parameter sequence that minimizes quantization distortion ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2] ], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] is obtained.
  • the corrected quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [1], so as to approximate with high precision the power spectrum envelope sequence in which aural sensation is taken into consideration (that is, smoothed by the correction coefficient ⁇ R). 2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] can be determined.
  • Quantized smoothing is a power spectrum envelope series obtained by expanding the corrected quantized LSP parameter sequence ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] in the frequency domain
  • Power spectrum envelope sequence ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2], ..., ⁇ W ⁇ R [N] is a smoothed power spectrum envelope sequence W ⁇ R [1], W ⁇ R [2], ..., W ⁇ R [N] can be approximated with high accuracy. If the code amounts of the LSP code C1 and the corrected LSP code C ⁇ are the same, the first embodiment can make the coding distortion of the coding in the frequency domain smaller than in the prior art.
  • the code amount of the corrected LSP code C ⁇ is smaller than that of the conventional LSP code C1. Therefore, if the coding distortion is the same as in the conventional case, the code amount can be made smaller than in the conventional case, and if it is the same code amount as in the conventional case, the coding distortion can be made smaller than in the conventional case.
  • the encoding device 1 and the decoding device 2 of the first embodiment particularly, the calculation cost of the inverse corrected LSP generating unit 160 and the decoding inverse corrected LSP generating unit 240 is large. Therefore, in the coding device 3 of the second embodiment, the corrected quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [2] without passing through linear prediction coefficients.
  • Approximated quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1] which is a series of approximate values of each value of quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] from p] app , ⁇ ⁇ [2] app , ..., ⁇ ⁇ [p] Create app directly.
  • Decoded LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] is a series of approximate values of each value Decoded approximate LSP parameter string ⁇ ⁇ [1] app , ⁇ ⁇ [2 ] app , ..., ⁇ ⁇ [p] Create app directly.
  • FIG. 8 shows a functional configuration of the encoding device 3 of the second embodiment.
  • the coding device 3 does not include the quantized linear prediction coefficient reverse correction unit 155 and the reverse correction LSP generation unit 160 as compared to the coding device 1 of the first embodiment, but includes the LSP linear conversion unit 300 instead. The point is different.
  • LSP linear transformation unit 300 approximates the corrected quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2],..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] using the property of the LSP parameter.
  • Linear transformation is performed to generate an approximate quantized LSP parameter sequence ⁇ ⁇ [1] app , ⁇ ⁇ [2] app , ..., ⁇ ⁇ [p] app .
  • the LSP linear transformation unit 300 targets the quantized sequence of LSP parameters as a target of the approximate transformation
  • the nature of the sequence of quantized LSP parameters is basically the same as the nature of the unquantized LSP parameter sequence. First, the nature of the unquantized LSP parameter sequence will be described.
  • LSP parameter sequences ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] are frequency domain parameter sequences that are correlated with the power spectrum envelope of the input acoustic signal. Each value of the LSP parameter sequence is correlated with the frequency position of the extremum of the power spectrum envelope of the input acoustic signal.
  • the extremum of the power spectrum envelope exists at the frequency position between ⁇ [i] and ⁇ [i + 1], and the steepness of the tangent line around this extremum is ⁇ [i] and ⁇ [i + 1) (that is, the value of ⁇ [i + 1] ⁇ [i]) decreases.
  • ⁇ 1
  • ⁇ ⁇ 1 [2]
  • ⁇ ⁇ 1 [p]
  • LSP parameter string ⁇ [1], ⁇ [ 2], ..., ⁇ [p] are equivalent.
  • the corrected LSP parameter is 0 ⁇ ⁇ [1] ⁇ ⁇ [2] ... ⁇ ⁇ [p] ⁇ Meet the nature of
  • the horizontal axis represents the value of the correction coefficient ⁇
  • the vertical axis represents the value of the corrected LSP parameter.
  • linear prediction coefficient correction is performed using a linear prediction coefficient sequence a [1], a [2],..., A [p] obtained by performing linear prediction analysis on a certain audio sound signal
  • each LSP parameter ⁇ ⁇ [i] has a linear relationship to increase or decrease of ⁇ when viewed locally It is in.
  • the size of LSP is the LSP parameters before and after ⁇ ⁇ 1 [i] in the LSP parameter string ⁇ ⁇ 1 [1], ⁇ ⁇ 1 [2], ..., ⁇ ⁇ 1 [p] (that is, ⁇ ⁇ 1 [i-1]
  • Equation (9) (10) in the case of ⁇ ⁇ 1 [i] is ⁇ ⁇ 1 [i + 1] and theta .gamma.1 than the midpoint of the [i-1] ⁇ ⁇ 1 [ i + 1] pro, theta .gamma.2 [ i] further indicates that the value is closer to ⁇ ⁇ 2 [i + 1] (see FIG. 10).
  • a point (0, ⁇ ⁇ 0 [i]) and a point ( ⁇ 1, ⁇ ⁇ 1 [i]) on a two-dimensional plane with the horizontal axis as ⁇ and the vertical axis as LSP parameter.
  • the slope of the straight line L2 connecting the point ( ⁇ 1, ⁇ ⁇ 1 [i]) and the point ( ⁇ 2, ⁇ ⁇ 2 [i]) is larger than the slope of the connecting straight line L1 (see FIG. 11).
  • Equation (11) (12) the ⁇ ⁇ 1 [i] is ⁇ ⁇ 1 [i + 1] and ⁇ ⁇ 1 [i-1]
  • theta .gamma.2 [ i] further indicates that the value is closer to ⁇ ⁇ 2 [i-1].
  • a point (0, ⁇ ⁇ 0 [i]) and a point ( ⁇ 1, ⁇ ⁇ 1 [i]) on a two-dimensional plane with the horizontal axis as ⁇ and the vertical axis as LSP parameter.
  • the slope of the straight line connecting the point ( ⁇ 1, ⁇ ⁇ 1 [i]) and the point ( ⁇ 2, ⁇ ⁇ 2 [i]) is smaller than the slope of the connecting straight line.
  • equations (9) to (12) the relationship is described on the assumption that ⁇ 1 ⁇ 2, but in the model of equation (13), there is no limitation on the magnitude relationship between ⁇ 1 and ⁇ 2, and even if ⁇ 1 ⁇ 2, ⁇ 1> It may be ⁇ 2.
  • the matrix K is a band matrix having only non-zero values for diagonal components and elements in the vicinity thereof, and is a matrix representing the above-mentioned correlation that holds between LSP parameters corresponding to the diagonal components and LSP parameters adjacent thereto. It is.
  • the band matrix of the bandwidth 3 was illustrated in Formula (14), a bandwidth is not limited to three.
  • ⁇ ⁇ ⁇ 2 ( ⁇ ⁇ ⁇ 2 [1], ⁇ ⁇ ⁇ 2 [2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ 2 [p]) T Is an approximation of ⁇ ⁇ 2 .
  • equation (15) can be rewritten as follows.
  • ⁇ ⁇ 2 [1], ⁇ ⁇ 2 [2], ... ⁇ ⁇ 2 [p] obtained by the equation (13a) is a linear prediction coefficient sequence a [1] ⁇ ( ⁇ 2), ..., a [p ] X ( ⁇ 2) It is an approximate value (estimated value) of values ⁇ ⁇ 2 [1], ⁇ ⁇ 2 [2],..., ⁇ ⁇ 2 [p] of LSP parameters when p is converted to LSP parameters.
  • the matrix K of the equation (14) has a positive value in the diagonal component, and the element in the vicinity is negative Tends to have a value of.
  • the matrix K is a matrix set in advance, and for example, one that has been learned in advance using learning data is used.
  • the learning method of the matrix K will be described later.
  • Equations (13), (13a), and (13b) are very small.
  • the LSP linear transformation unit 300 included in the encoding device 3 of the second embodiment corrects the quantized LSP parameter sequence ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., based on the equation (13b). ⁇ ⁇ ⁇ R [p] from the approximate quantized LSP parameter sequence ⁇ ⁇ [1] app, ⁇ ⁇ [2] app, ..., ⁇ ⁇ to generate the [p] app.
  • the correction coefficient ⁇ R used when generating the corrected quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] is the linear prediction coefficient correction unit 125 Are the same as the correction coefficient ⁇ R used in
  • the processing of the corrected LSP coding unit 135 is the same as in the first embodiment. However, the corrected quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2],..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] output from the corrected LSP encoding unit 135 are quantized linear prediction coefficients. In addition to the generation unit 140, the signal is also input to the LSP linear conversion unit 300.
  • the approximate quantized LSP parameter sequence ⁇ ⁇ [1] app , ⁇ ⁇ [2] app , ..., ⁇ ⁇ [p] app is determined and output. That is, a series ⁇ ⁇ [1] app , ⁇ ⁇ [2] app , ..., ⁇ ⁇ [p] app of approximate values of the quantized LSP parameter sequence is obtained using the equation (13b).
  • the approximate quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1] app , ⁇ ⁇ [2] app ,..., ⁇ ⁇ [p] app output from the LSP linear transformation unit 300 is the quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1 ], ⁇ ⁇ [2],..., ⁇ ⁇ [p] are input to the delay input unit 165. That is, in the time domain encoding unit 170, when the feature quantity extracted by the feature quantity extracting unit 120 in the previous frame is smaller than a predetermined threshold (ie, when the time variation of the input acoustic signal is small), ie, in the frequency domain.
  • a predetermined threshold ie, when the time variation of the input acoustic signal is small
  • FIG. 13 shows a functional configuration of the decoding device 4 of the second embodiment.
  • the decoding device 4 does not include the decoded linear prediction coefficient inverse correction unit 235 and the decoding inverse correction LSP generation unit 240, but instead includes the decoded LSP linear conversion unit 400. It is different.
  • the processing of the corrected LSP code decoding unit 215 is the same as in the first embodiment. However, the decoded and corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2],..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] output from the corrected LSP code decoding unit 215 is sent to the decoded linear prediction coefficient generation unit 220. In addition, the decoded LSP linear transformation unit 400 is also input.
  • the decoded approximate LSP parameter string ⁇ ⁇ [1] app , ⁇ ⁇ [2] app , ..., ⁇ ⁇ [p] app output from the decoded LSP linear transformation unit 400 is the decoded LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ It is input to the delay input unit 245 as ⁇ [2],..., ⁇ ⁇ [p].
  • the decoded LSP parameter string ⁇ ⁇ [1] of the previous frame, ⁇ ⁇ [2] ], ..., ⁇ ⁇ [p] are substituted with the approximate quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1] app , ⁇ ⁇ [2] app , ..., ⁇ ⁇ [p] app of the previous frame.
  • the transformation matrix K used in the LSP linear transformation unit 300 and the decoding LSP linear transformation unit 400 is obtained in advance by the following method, and stored in a storage unit (not shown) in the encoding device 3 and the decoding device 4 Keep it.
  • Step 1 With respect to sample data of speech sound signals of M frames prepared in advance, each sample data is subjected to linear prediction analysis to obtain linear prediction coefficients.
  • the linear prediction coefficient sequence obtained by performing linear prediction analysis on the m-th (1 ⁇ m ⁇ M) sample data is a (m) [1], a (m) [2], ..., a (m) [p]
  • Step 4 For each m, the corrected linear prediction coefficient sequence a ⁇ L (m) [1], ..., a ⁇ L (m) [p] to the corrected LSP parameter sequence ⁇ ⁇ L (m) [1], ..., Determine ⁇ ⁇ L (m) [p].
  • the corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ L (m) [1], ..., ⁇ ⁇ L (m) [p] is encoded in the same manner as the corrected LSP encoding unit 135, and the quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ ⁇ L (m) [1], ..., ⁇ ⁇ ⁇ L (m) [p] is obtained.
  • the matrix K used in the LSP linear transformation unit 300 may not be learned using the same value as the correction coefficient ⁇ R used in the encoding device 3.
  • each element of the band part of matrix K obtained by the above method is multiplied by ( ⁇ 2- ⁇ 1), ie, the value of each element of the band part of matrix K ′ , Becomes as follows.
  • a value obtained by multiplying each value of x 1 , x 2 , ..., x 15 , y 1 , y 2 , ..., y 14 , z 2 , z 3 , ..., z 15 in the equation (14) by ⁇ 2- ⁇ 1 are the following xx 1 , xx 2 , ..., xx 15 , yy 1 , yy 2 , ..., yy 14 , zz 2 , zz 3 , ..., zz 15 .
  • the matrix K ′ takes a value close to 1 as the diagonal component as in the above example and is adjacent to the diagonal matrix
  • the component to be taken takes a negative value.
  • the matrix K ′ takes negative values for the diagonal components as in the following example, and components adjacent to the diagonal matrix take positive values.
  • the coding device 3 of the second embodiment is the quantized linear prediction coefficient generation unit 900, the quantized linear prediction coefficient correction unit 905, and the approximate smoothed configuration in the conventional coding device 9.
  • the power spectrum envelope sequence calculation unit 910 includes a linear prediction coefficient correction unit 125, a corrected LSP generation unit 130, a corrected LSP coding unit 135, a quantized linear prediction coefficient generation unit 140, and a first quantized smoothed power. Since the configuration is replaced with the spectrum envelope sequence calculation unit 145, the same effect as the coding device 1 of the first embodiment is obtained. That is, if the coding distortion is the same as in the conventional case, the code amount can be made smaller than in the conventional case, and if it is the same code amount as in the conventional case, the coding distortion can be made smaller than in the conventional case.
  • the quantized LSP can be calculated with a smaller amount of operation than that of the first embodiment.
  • a series of approximate values of the parameter sequence ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] can be generated.
  • Second Embodiment it is determined for each frame whether encoding in the time domain or encoding in the frequency domain is to be performed based on the magnitude of the time variation of the input acoustic signal. There is. Even in a frame in which temporal variation of the input acoustic signal is large and encoding in the time domain is selected, the acoustic signal reconstructed by encoding in the time domain is actually reconstructed by encoding in the frequency domain. In some cases, distortion with the input acoustic signal can be made smaller than that of the signal.
  • the encoding device 8 of the modification of the second embodiment performs both encoding in the time domain and encoding in the frequency domain for each frame to reduce distortion with the input acoustic signal. select.
  • FIG. 15 shows a functional configuration of the encoding device 8 of the modification of the second embodiment.
  • the encoding device 8 differs from the encoding device 3 of the second embodiment in that it does not include the feature quantity extraction unit 120 and includes a code selection output unit 375 instead of the output unit 175.
  • the LSP generation unit 110 in addition to the input unit 100 and the linear prediction analysis unit 105, the LSP generation unit 110, the LSP coding unit 115, the linear prediction coefficient correction unit 125, and the corrected LSP generation unit 130.
  • the corrected LSP coding unit 135, the quantized linear prediction coefficient generation unit 140, the first quantized smoothed power spectrum envelope sequence calculation unit 145, the delay input unit 165, and the LSP linear conversion unit 300 are also input acoustic signals. It is performed for all frames regardless of whether the time variation of the signal is large or small. The operations of these units are the same as in the second embodiment. However, the approximate quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1] app , ⁇ ⁇ [2] app ,..., ⁇ ⁇ [p] app generated by the LSP linear transformation unit 300 is input to the delay input unit 165.
  • the delay input unit 165 receives the quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] input from the LSP coding unit 115 and the LSP linear transformation unit 300.
  • the approximate quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1] app , ⁇ ⁇ [2] app , ..., ⁇ ⁇ [p] app is held for at least one frame, and the code selection output unit 375 performs the frequency in the previous frame.
  • the LSP linear transformation unit 300 Approximated quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1] app , ⁇ ⁇ [2] app , ..., ⁇ ⁇ [p] app of the previous frame that has been input to the quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [of the previous frame 1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] and output to time domain encoding section 170, and code selection output section 3 in the previous frame
  • the time domain coding method is selected in step 5 (ie, when the identification code Cg output from the code selection output unit 375 in the previous frame is information indicating the time domain coding method)
  • LSP coding is performed.
  • the quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2],..., ⁇ ⁇ [p] of the previous frame input from the unit 115 is output to the
  • the frequency domain coding unit 150 generates and outputs a frequency domain signal code in the same manner as the frequency domain coding unit 150 of the second embodiment, and also generates distortion or no distortion of the input acoustic signal corresponding to the frequency domain signal code. Obtain and output an estimated value of distortion.
  • the distortion and its estimated value may be determined in the time domain or in the frequency domain. That is, frequency domain encoding section 150 estimates distortion or distortion of the acoustic signal series in the frequency domain corresponding to the frequency domain signal code with respect to the acoustic signal series in the frequency domain obtained by converting the input acoustic signal into the frequency domain. You may ask for
  • the time domain coding unit 170 generates and outputs a time domain signal code in the same manner as the time domain coding unit 170 of the second embodiment, and also generates distortion or no distortion of the sound signal corresponding to the time domain signal code with respect to the input sound signal. Determine an estimate of distortion.
  • the code selection output unit 375 includes the frequency domain signal code generated by the frequency domain coding unit 150, the distortion or estimated value of distortion obtained by the frequency domain coding unit 150, and the time domain signal generated by the time domain coding unit 170.
  • the code and the distortion or distortion estimation value obtained by the time domain coding unit 170 are input.
  • code selection output unit 375 If the distortion or distortion estimation value input from frequency domain coding unit 150 is smaller than the distortion or distortion estimation value input from time domain coding unit 170, code selection output unit 375 generates a frequency domain signal. A code and an identification code Cg which is information indicating a frequency domain coding method are output, and the distortion or distortion estimated value input from the frequency domain coding unit 150 is the distortion or the distortion input from the time domain coding unit 170. If it is larger than the distortion estimated value, a time domain signal code and an identification code Cg which is information indicating a time domain coding method are output.
  • the time domain signal code is determined according to a predetermined rule. While outputting one of the frequency domain signal codes, it outputs an identification code Cg which is information indicating a coding method corresponding to the code to be output. That is, among the frequency domain signal code input from frequency domain encoding section 150 and the time domain signal code input from time domain encoding section 170, distortion to the input acoustic signal of the acoustic signal reconstructed from the code is small. Is output, and information indicating an encoding method that reduces distortion is output as an identification code Cg (step S 375).
  • the configuration may be such that the distortion with respect to the input acoustic signal of the acoustic signal reconstructed from the code is selected to be smaller.
  • the frequency domain encoding unit 150 or the time domain encoding unit 170 reconstructs the acoustic signal from the code and outputs it instead of the distortion or the estimated value of the distortion.
  • the code selection output unit 375 is an input sound among the frequency domain signal code and the time domain signal code, an acoustic signal reconstructed by the frequency domain encoding unit 150 and an acoustic signal reconstructed by the time domain encoding unit 170. While outputting the one where distortion with respect to a signal is smaller, the information which shows the encoding method with which distortion becomes small is output as identification code Cg.
  • the configuration may be such that the smaller code amount is selected.
  • the frequency domain encoding unit 150 outputs a frequency domain signal code as in the second embodiment.
  • the time domain encoding unit 170 outputs a time domain signal code, as in the second embodiment.
  • the code selection output unit 375 outputs the smaller one of the frequency domain signal code and the time domain signal code with the smaller code amount, and outputs the information indicating the coding method with the smaller code amount as the identification code Cg.
  • ⁇ Decoding device> The code string output by the encoding device 8 of the modification of the second embodiment can be decoded by the decoding device 4 of the second embodiment, similarly to the code string output by the encoding device 3 of the second embodiment.
  • the encoding device 8 of the modification of the second embodiment has the same effect as the encoding device 3 of the second embodiment, and further, the code amount to be output from the encoding device 3 of the second embodiment The effect is to reduce the
  • the corrected quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p ] Is once converted to linear prediction coefficients, and then the quantized smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2], ... ⁇ W ⁇ R [N] is calculated.
  • the corrected quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2] without converting the corrected quantized LSP parameter string into linear prediction coefficients.
  • FIG. 17 shows a functional configuration of the encoding device 5 of the third embodiment.
  • the coding device 5 does not include the quantized linear prediction coefficient generation unit 140 and the first quantized smoothed power spectrum envelope sequence calculation unit 145 as compared to the coding device 3 of the second embodiment, and instead Is different in that the second quantized smoothed power spectrum envelope sequence calculator 146 is included.
  • step S 146 the second quantized smoothed power spectrum envelope sequence calculating unit 146 calculates the corrected quantized LSP parameter ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [5] output from the corrected LSP encoding unit 135. 2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] and quantized smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2], ..., ⁇ W ⁇ R [ Find and output N].
  • FIG. 19 shows a functional configuration of the decoding device 6 of the third embodiment.
  • the decoding device 6 does not include the decoded linear prediction coefficient generation unit 220 and the first decoded smoothed power spectrum envelope sequence calculation unit 225, and instead the second decoding smoothing Power spectrum envelope sequence calculation unit 226.
  • step S226 the second decoded smoothed power spectrum envelope sequence calculating unit 226, similarly to the second quantized smoothed power spectrum envelope sequence calculating unit 146, decodes and corrects the corrected LSP parameter sequence ⁇ ⁇ ⁇ R [1]. , ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p] using the above equation (19) to obtain the decoded smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ W ⁇ R [1], ⁇ W ⁇ R [2], ..., ⁇ W ⁇ R [N] is obtained and output.
  • the quantized LSP parameter sequence ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] is 0 ⁇ ⁇ [1] ⁇ ... ⁇ ⁇ [p] ⁇ Is a series that satisfies That is, it is a series arranged in ascending order.
  • the approximate quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1] app , ⁇ ⁇ [2] app ,..., ⁇ ⁇ [p] app generated by the LSP linear transformation unit 300 are generated by approximate transformation. As it is, it may not be in ascending order.
  • the approximate quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1] app , ⁇ ⁇ [2] app , ..., ⁇ ⁇ [p] app output from the LSP linear transformation unit 300 are rearranged in ascending order.
  • FIG. 21 shows a functional configuration of the encoding device 7 of the fourth embodiment.
  • the encoding device 7 differs from the encoding device 5 of the second embodiment in that it further includes an approximate LSP sequence correction unit 700.
  • the approximate LSP sequence correction unit 700 calculates the values of the approximate quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ [1] app , ⁇ ⁇ [2] app , ..., ⁇ ⁇ [p] app output from the LSP linear transformation unit 300.
  • the sequence obtained by rearranging ⁇ [i] app in ascending order is output as a corrected approximate quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ '[1] app , ⁇ ⁇ ' [2] app , ..., ⁇ ⁇ '[p] app .
  • the modified first approximate quantized LSP parameter string ⁇ ⁇ '[1] app , ⁇ ⁇ ' [2] app , ..., ⁇ ⁇ '[p] app output from the approximate LSP sequence modification unit 700 has been quantized.
  • the LSP parameter string ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] is input to the delay input unit 165.
  • ISP parameter string ISP [1],..., ISP [p] is equivalent to a sequence composed of the p ⁇ 1 order LSP parameter string and the p order (highest order) PARCOR coefficient k p .
  • ISP [p] k p It is.
  • the input to the LSP linear transformation unit 300 is the corrected quantized ISP parameter string ⁇ ISP ⁇ R [1], ⁇ ISP ⁇ R [2], ..., ⁇ ISP ⁇ R [p].
  • ⁇ ISP ⁇ R [1] ⁇ ⁇ ⁇ R [i]
  • ISP ⁇ R [p] ⁇ k p It is.
  • ⁇ k p is the quantized value of k p .
  • the LSP linear transformation unit 300 obtains and outputs an approximately quantized ISP parameter string ⁇ ISP [1] app , ..., ISP [p] app according to the following processing.
  • ⁇ ⁇ ⁇ 1 ( ⁇ ISP ⁇ R [1], ..., ⁇ ISP ⁇ R [p-1])
  • T replace p with p-1, calculate equation (18), ⁇ ⁇ [1] app , ..., ⁇ ⁇ [p-1]
  • Step 2 Find ⁇ ISP [p] app defined by the following equation.
  • the frequency domain parameter string generator 10 includes, for example, a parameter string converter 20, and generates frequency domain parameters ⁇ [1], ⁇ [2], ..., ⁇ [p]. As input, the converted frequency domain parameters ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ... ⁇ ⁇ [p] are output.
  • the input frequency domain parameters ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] are linear prediction coefficients a [1], a [2] obtained by linear prediction analysis of the sound signal of a predetermined time interval. ], ..., a [p] are frequency domain parameter sequences.
  • the frequency domain parameters ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] are, for example, LSP parameter sequences ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] used in the conventional coding method. It may be a quantized LSP parameter sequence ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p].
  • the corrected LSP parameter string ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ R [2],..., ⁇ ⁇ R [p] used in the above-described embodiments may be used, or the corrected quantized LSP parameter may be used. It may be the columns ⁇ ⁇ ⁇ R [1], ⁇ ⁇ ⁇ R [2], ..., ⁇ ⁇ ⁇ R [p]. Furthermore, it may be, for example, a frequency domain parameter equivalent to the LSP parameter, such as the ISP parameter string described in the above-mentioned modification. Further, frequency domain parameter sequences derived from linear prediction coefficients a [1], a [2],..., A [p] are linear prediction coefficient sequences a [1], a [2],.
  • the ISP parameter string, the ISP parameter string, the LSF parameter string, the ISF parameter string, the frequency domain parameters ⁇ [1], ⁇ [2], ..., ⁇ [p-1] are all from 0 to ⁇
  • the frequency domain parameters ⁇ [1], ⁇ [2]..., ⁇ [p ⁇ 1] are from 0 to ⁇ .
  • a series of frequency domains derived from a linear prediction coefficient series, as represented by a frequency domain parameter series and the like present at equal intervals therebetween, and represented by the same number as the prediction order.
  • the parameter sequence conversion unit 20 utilizes the property of the LSP parameters, as in the LSP linear conversion unit 300 and the decoded LSP linear conversion unit 400, to generate frequency domain parameter sequences ⁇ [1], ⁇ [2], ..., ⁇ [p. [1] approximately linear transformation is performed to generate a frequency domain parameter sequence ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ... ⁇ ⁇ [p] after transformation.
  • the parameter string converter 20 obtains the value of the frequency domain parameter ⁇ [i] after conversion by any of the following methods.
  • the value of the converted frequency domain parameter ⁇ ⁇ [i] is determined by linear transformation based on the relationship between the values of ⁇ [i] and one or more frequency domain parameters close to ⁇ [i]. For example, linear after the conversion of the frequency domain parameter string ⁇ ⁇ [i] after conversion to the frequency domain parameter string ⁇ [i] so that the parameter value spacing becomes closer to or even from the uniform spacing. Convert.
  • the linear transformation to make it close to the even interval corresponds to the processing for smoothing the unevenness of the amplitude of the power spectrum envelope in the frequency domain (processing for smoothing the power spectrum envelope). Further, the linear transformation to make it far from the uniform interval corresponds to a process of emphasizing the unevenness of the amplitude of the power spectrum envelope in the frequency domain (a process of inversely smoothing the power spectrum envelope).
  • the parameter string conversion unit 20 obtains and outputs the converted frequency domain parameters ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] by the following equation (20).
  • T Can be derived.
  • the frequency domain parameters ⁇ [1], ⁇ [2],..., ⁇ [p] are linear prediction coefficients a [1], a [2],.
  • the converted frequency domain parameters ⁇ ⁇ [1], ⁇ ⁇ [2], ..., ⁇ ⁇ [p] are the coefficients of the linear prediction coefficients a [1], a [2], ..., a [p].
  • the frequency domain parameter string generation apparatus performs linear prediction from frequency domain parameters such as the encoding apparatus 1 and the decoding apparatus 2 like the encoding apparatuses 3, 5, 7, 8 and the decoding apparatuses 4 and 6.
  • the converted frequency domain parameter can be obtained from the frequency domain parameter with a smaller amount of calculation than when the converted frequency domain parameter is obtained through the coefficient.
  • the program describing the processing content can be recorded in a computer readable recording medium.
  • a computer readable recording medium any medium such as a magnetic recording device, an optical disc, a magneto-optical recording medium, a semiconductor memory, etc. may be used.
  • this program is carried out, for example, by selling, transferring, lending, etc. a portable recording medium such as a DVD, a CD-ROM, etc. in which the program is recorded.
  • this program may be stored in a storage device of a server computer, and the program may be distributed by transferring the program from the server computer to another computer via a network.
  • a computer that executes such a program first temporarily stores a program recorded on a portable recording medium or a program transferred from a server computer in its own storage device. Then, at the time of execution of the process, the computer reads the program stored in its own recording medium and executes the process according to the read program. Further, as another execution form of this program, the computer may read the program directly from the portable recording medium and execute processing according to the program, and further, the program is transferred from the server computer to this computer Each time, processing according to the received program may be executed sequentially.
  • ASP Application Service Provider
  • the program in the present embodiment includes information provided for processing by a computer that conforms to the program (such as data that is not a direct command to the computer but has a property that defines the processing of the computer).
  • the present apparatus is configured by executing a predetermined program on a computer, at least a part of the processing contents may be realized as hardware.

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Abstract

　周波数領域の符号化の符号化歪を従来よりも小さくし、かつ、時間領域の符号化で用いる前フレームの量子化済ＬＳＰパラメータに対応するＬＳＰパラメータを周波数領域の符号化で得られた線形予測係数と等価な係数から得る。ＬＳＰ線形変換部（３００）は、pを１以上の整数とし、a[1],a[2],…,a[p]を所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数列とし、ω[1],ω[2],…,ω[p]を線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来する周波数領域パラメータ列とし、周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を入力として、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]における各~ω[i]（i=1,2,…,p）を、ω[i]とω[i]に近接する１つまたは複数の周波数領域パラメータとの値の関係に基づく線形変換により変換後周波数領域パラメータ~ω[i]の値を求める。

Description

周波数領域パラメータ列生成方法、符号化方法、復号方法、周波数領域パラメータ列生成装置、符号化装置、復号装置、プログラム及び記録媒体
　この発明は、符号化技術に関し、特に、線形予測係数と等価な周波数領域のパラメータを変換する技術に関する。
　音声信号や音響信号の符号化では、入力音響信号を線形予測分析して得た線形予測係数を用いて符号化する手法が広く用いられている。
　例えば、非特許文献１や非特許文献２では、フレーム毎の入力音響信号を周波数領域での符号化方法または時間領域での符号化方法により符号化する。周波数領域での符号化方法と時間領域での符号化方法のどちらを用いるかは、各フレームの入力音響信号の特性に応じて決定される。
　時間領域での符号化方法でも、周波数領域での符号化方法でも、入力音響信号を線形予測分析して得た線形予測係数をＬＳＰパラメータの列に変換し、ＬＳＰパラメータの列を符号化してＬＳＰ符号を得るとともにＬＳＰ符号に対応する量子化済ＬＳＰパラメータ列を得る。時間領域での符号化方法では、現フレームの量子化済ＬＳＰパラメータ列と前フレームの量子化済ＬＳＰパラメータ列とから得られる線形予測係数を時間領域のフィルタである合成フィルタのフィルタ係数として用い、適応符号帳に含まれる波形と固定符号帳に含まれる波形とを合成した信号に合成フィルタを適用して合成信号を求め、求めた合成信号と入力音響信号との歪みが最小となるように各符号帳のインデックスを決定することで符号化する。
　周波数領域での符号化方法では、量子化済ＬＳＰパラメータ列を線形予測係数に変換して量子化済線形予測係数列を求め、求めた量子化済線形予測係数列を平滑化して補正済量子化済線形予測係数列を求め、補正済量子化済線形予測係数に対応する周波数領域の系列であるパワースペクトル包絡系列の各値を用いて、入力音響信号を周波数領域に変換した周波数領域信号系列の各値を正規化することでスペクトル包絡の影響を取り除いた信号を求め、求めた信号をスペクトル包絡情報を考慮して可変長符号化する。
　このように、周波数領域での符号化方法と時間領域での符号化方法では、入力音響信号を線形予測分析して得た線形予測係数が共通に用いられる。線形予測係数は、ＬＳＰ（Line Spectrum Pair）パラメータやＩＳＰ（Immittance Spectrum Pairs）パラメータなどの線形予測係数と等価な周波数領域のパラメータの列に変換される。そして、ＬＳＰパラメータ列（もしくはＩＳＰパラメータ列）を符号化して得たＬＳＰ符号（もしくはＩＳＰ符号）が復号装置へ送られる。量子化や補間で使われるＬＳＰパラメータの０からπまでの周波数を特にＬＳＰ周波数（LSP Frequency: LSF）、あるいはＩＳＰ周波数の場合（ISP Frequency: ISF）と区別して表記する場合があるが、本願の説明ではこのような周波数のパラメータをＬＳＰパラメータ、ＩＳＰパラメータと表記して説明する。
　図１及び図２を参照して、従来の符号化装置の処理をより具体的に説明する。
　以下の説明では、p個のＬＳＰパラメータからなるＬＳＰパラメータ列をθ[1],θ[2],…,θ[p]と表記する。pは１以上の整数の予測次数である。角括弧（[]）内の記号はインデックスを表す。例えば、θ[i]はＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]中のi番目のＬＳＰパラメータである。
　θの右肩に角括弧で表記されている記号はフレーム番号を表す。例えば、f番目のフレームの音響信号について生成されるＬＳＰパラメータ列をθ[f][1],θ[f][2],…,θ[f][p]と表記する。ただし、多くの処理はフレーム内で閉じて行われることから、現在のフレーム（f番目のフレーム）に対応するパラメータについては右肩のフレーム番号の記載を省略して表記する。フレーム番号の記載が省略されている場合は、現在のフレームについて生成されたパラメータを指すものとする。つまり、
　　　θ[i]=θ[f][i]
である。
　右肩に角括弧なしで表記されている記号はべき乗演算を表す。つまり、θk[i]はθ[i]のk乗を表す。
　文中で使用する記号「~」「＾」「－」等は、本来直後の文字の真上に記載されるべきものであるが、テキスト記法の制限により、当該文字の直前に記載する。数式中においてはこれらの記号は本来の位置、すなわち文字の真上に記述している。
　ステップＳ１００において、従来の符号化装置９に、所定の時間区間であるフレーム単位の時間領域の音声音響ディジタル信号（以下、入力音響信号という）が入力される。符号化装置９は、入力音響信号に対してフレームごとに以下の各処理部の処理を行う。
　フレーム単位の入力音響信号は、線形予測分析部１０５、特徴量抽出部１２０、周波数領域符号化部１５０及び時間領域符号化部１７０へ入力される。
　ステップＳ１０５において、線形予測分析部１０５は、フレーム単位の入力音響信号を線形予測分析して、線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を求めて出力する。ここで、a[i]はi次の線形予測係数である。線形予測係数列の各係数a[i]は、入力音響信号ｚを式（１）で表される線形予測モデルによりモデル化したときの係数a[i]（i=1,2,…,p）である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　線形予測分析部１０５から出力された線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]はＬＳＰ生成部１１０へ入力される。
　ステップＳ１１０において、ＬＳＰ生成部１１０は、線形予測分析部１０５から出力された線形予測係数列a[1],a[2],…，a[p]に対応するＬＳＰパラメータの系列θ[1],θ[2],…,θ[p]を求めて出力する。以降の説明では、ＬＳＰパラメータの系列θ[1],θ[2],…,θ[p]をＬＳＰパラメータ列と呼ぶ。ＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]は、式（２）で定義される和多項式及び式（３）で定義される差多項式の根として定義されるパラメータの系列である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]は、値が小さい順に並んだ系列である。つまり、
　　　0<θ[1]<θ[2]<…<θ[p]<π
を満たす。
　ＬＳＰ生成部１１０から出力されたＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]はＬＳＰ符号化部１１５へ入力される。
　ステップＳ１１５において、ＬＳＰ符号化部１１５は、ＬＳＰ生成部１１０から出力されたＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を符号化し、ＬＳＰ符号C1と、そのＬＳＰ符号C1に対応する量子化されたＬＳＰパラメータの系列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を求めて出力する。以降の説明では、量子化されたＬＳＰパラメータの系列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を量子化済ＬＳＰパラメータ列と呼ぶ。
　ＬＳＰ符号化部１１５から出力される量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]は、量子化済線形予測係数生成部９００、遅延入力部１６５及び時間領域符号化部１７０へ入力される。また、ＬＳＰ符号化部１１５から出力されるＬＳＰ符号C1は出力部１７５へ入力される。
　ステップＳ１２０において、特徴量抽出部１２０は、入力音響信号の時間変動の大きさを特徴量として抽出する。特徴量抽出部１２０は、抽出した特徴量が所定の閾値より小さい場合（すなわち、入力音響信号の時間変動が小さい場合）には量子化済線形予測係数生成部９００が後続の処理を実行するよう制御する。また同時に、周波数領域符号化方法を示す情報を識別符号Cgとして出力部１７５へ入力する。一方、特徴量抽出部１２０は、抽出した特徴量が所定の閾値以上の場合（すなわち、入力音響信号の時間変動が大きい場合）には時間領域符号化部１７０が後続の処理を実行するように制御する。また同時に、時間領域符号化方法を示す情報を識別符号Cgとして出力部１７５へ入力する。
　量子化済線形予測係数生成部９００、量子化済線形予測係数補正部９０５、近似平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部９１０及び周波数領域符号化部１５０の各処理は、特徴量抽出部１２０で抽出した特徴量が所定の閾値より小さい場合（すなわち、入力音響信号の時間変動が小さい場合）に実行される（ステップＳ１２１）。
　ステップＳ９００において、量子化済線形予測係数生成部９００は、ＬＳＰ符号化部１１５から出力された量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]から線形予測係数の系列^a[1],^a[2],…,^a[p]を求めて出力する。以降の説明では、線形予測係数の系列^a[1],^a[2],…,^a[p]を量子化済線形予測係数列と呼ぶ。
　量子化済線形予測係数生成部９００から出力された量子化済線形予測係数列^a[1],^a[2],…,^a[p]は量子化済線形予測係数補正部９０５へ入力される。
　ステップＳ９０５において、量子化済線形予測係数補正部９０５は、量子化済線形予測係数生成部９００から出力された量子化済線形予測係数列^a[1],^a[2],…,^a[p]のi次の係数^a[i]（i=1,…,p）に補正係数γRのi乗を乗じた値^a[i]×(γR)iの系列^a[1]×(γR),^a[2]×(γR)2,…,^a[p]×(γR)pを求めて出力する。ここで、補正係数γRは予め定めた１以下の正の整数である。以降の説明では、系列^a[1]×(γR),^a[2]×(γR)2,…,^a[p]×(γR)pを補正済量子化済線形予測係数列と呼ぶ。
　量子化済線形予測係数補正部９０５から出力された補正済量子化済線形予測係数列^a[1]×(γR),^a[2]×(γR)2,…,^a[p]×(γR)pは近似平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部９１０へ入力される。
　ステップＳ９１０において、近似平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部９１０は、量子化済線形予測係数補正部９０５から出力された補正済量子化済線形予測係数列^a[1]×(γR),^a[2]×(γR)2,…,^a[p]×(γR)pの各係数^a[i]×(γR)iを用いて、式（４）により、近似平滑化済パワースペクトル包絡系列~WγR[1],~WγR[2],…,~WγR[N]を生成して出力する。ここで、exp(・)はネイピア数を底とする指数関数であり、jは虚数単位であり、σ2は予測残差エネルギーである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　式（４）で定義されている通り、近似平滑化済パワースペクトル包絡系列~WγR[1],~WγR[2],…,~WγR[N]は補正済量子化済線形予測係数列^a[1]×(γR),^a[2]×(γR)2,…,^a[p]×(γR)pに対応する周波数領域の系列である。
　近似平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部９１０から出力される近似平滑化済パワースペクトル包絡系列~WγR[1],~WγR[2],…,~WγR[N]は周波数領域符号化部１５０へ入力される。
　以下に、式（４）により定義される値の系列を近似平滑化済パワースペクトル包絡系列と呼ぶ理由を説明する。
　全極型モデルであるp次自己回帰過程により、時刻tでの入力音響信号x[t]は、p時点まで遡った過去の自分自身の値x[t-1],…,x[t-p]、予測残差e[t]及び線形予測係数a[1],a[2],…,a[p]によって、式（５）で表される。このとき、入力音響信号のパワースペクトル包絡系列W[1],W[2],…,W[N]の各係数W[n]（n=1,…,N）は式（６）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　ここで、式（６）のa[i]をa[i]×(γR)iに置き換えた
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 で定義される系列WγR[1],WγR[2],…,WγR[N]は、式（６）で定義される入力音響信号のパワースペクトル包絡系列W[1],W[2],…,W[N]の振幅の凹凸を平滑化したものに相当する。すなわち、線形予測係数a[i]に補正係数γRのi乗を乗じることにより線形予測係数を補正する処理は、周波数領域においてパワースペクトル包絡の振幅の凹凸を鈍らせる処理（パワースペクトル包絡を平滑化する処理）に相当する。したがって、式（７）で定義される系列WγR[1],WγR[2],…,WγR[N]を、平滑化済パワースペクトル包絡系列と呼ぶ。
　式（４）で定義される系列~WγR[1],~WγR[2],…,~WγR[N]は式（７）で定義される平滑化済パワースペクトル包絡系列WγR[1],WγR[2],…,WγR[N]の各値の近似値の系列に相当する。したがって、式（４）で定義される系列~WγR[1],~WγR[2],…,~WγR[N]を、近似平滑化済パワースペクトル包絡系列と呼ぶ。
　ステップＳ１５０において、周波数領域符号化部１５０は、入力音響信号を周波数領域に変換した周波数領域信号列X[1],X[2],…,X[N]の各値X[n]（n=1,…,N）を近似平滑化済パワースペクトル包絡系列の各値~WγR[n]の平方根で正規化し、正規化済周波数領域信号列XN[1],XN[2],…,XN[N]を求める。つまり、XN[n]=X[n]/sqrt(~WγR[n])である。ここで、sqrt(y)はyの平方根を表す。続いて、周波数領域符号化部１５０は、正規化済周波数領域信号列XN[1],XN[2],…,XN[N]を可変長符号化して周波数領域信号符号を生成する。
　周波数領域符号化部１５０から出力される周波数領域信号符号は出力部１７５へ入力される。
　遅延入力部１６５及び時間領域符号化部１７０は、特徴量抽出部１２０で抽出した特徴量が所定の閾値以上の場合（すなわち、入力音響信号の時間変動が大きい場合）に実行される（ステップＳ１２１）。
　ステップＳ１６５において、遅延入力部１６５は、入力された量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を保持しておき、１フレーム分遅延させて時間領域符号化部１７０に出力する。例えば、現在のフレームがf番目のフレームであれば、f-1番目のフレームの量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[f-1][1],^θ[f-1][2],…,^θ[f-1][p]を時間領域符号化部１７０に出力する。
　ステップＳ１７０において、時間領域符号化部１７０では、適応符号帳に含まれる波形及び固定符号帳に含まれる波形を合成した信号に合成フィルタを適用して合成信号を求め、求めた合成信号と入力音響信号との歪みが最小となるように各符号帳のインデックスを決定することで符号化する。合成信号と入力音響信号との歪みが最小となるように各符号帳のインデックスを決定する際には、入力音響信号から合成信号を差し引いた信号に聴覚重み付けフィルタを適用した値が最小となるように各符号帳のインデックスが決定される。聴覚重み付けフィルタは、適応符号帳や固定符号帳を選択する際の歪を求めるためのフィルタである。
　合成フィルタ及び聴覚重み付けフィルタのフィルタ係数は、f番目のフレームの量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]及びf-1番目のフレームの量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[f-1][1],^θ[f-1][2],…,^θ[f-1][p]を用いて生成する。
　具体的には、まず、フレームを２つのサブフレームに分割し、以下のように合成フィルタ及び聴覚重み付けフィルタのフィルタ係数を決定する。
　後半のサブフレームでは、合成フィルタのフィルタ係数には、f番目のフレームの量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を線形予測係数に変換した係数列である量子化済線形予測係数列^a[1],^a[2],…,^a[p]の各係数^a[i]を用いる。また、聴覚重み付けフィルタのフィルタ係数には、量子化済線形予測係数列^a[1],^a[2],…,^a[p]の各係数^a[i]に補正係数γRのi乗を乗じた値の系列
　　　^a[1]×(γR),^a[2]×(γR)2,…,^a[p]×(γR)p
を用いる。
　前半のサブフレームでは、合成フィルタのフィルタ係数には、f番目のフレームの量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]の各値^θ[i]と、f-1番目のフレームの量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[f-1][1],^θ[f-1][2],…,^θ[f-1][p]の各値^θ[f-1][i]との中間の値の系列、すなわち、各値^θ[i]と^θ[f-1][i]を補間して得られる値の系列、である補間済量子化済ＬＳＰパラメータ列~θ[1],~θ[2],…,~θ[p]を線形予測係数に変換した係数列である補間済量子化済線形予測係数列~a[1],~a[2],…,~a[p]の各係数~a[i]を用いる。また、聴覚重み付けフィルタのフィルタ係数には、補間済量子化済線形予測係数列~a[1],~a[2],…,~a[p]の各係数~a[i]に補正係数γRのi乗を乗じた値の系列
　　　~a[1]×(γR),~a[2]×(γR)2,…,~a[p]×(γR)p
を用いる。
　これにより、復号装置で生成される復号音響信号において、前のフレームの復号音響信号との繋がりを滑らかにする効果がある。なお、時間領域符号化部１７０で用いられる補正係数γは近似平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部９１０で用いられる補正係数γと同じである。
　ステップＳ１７５において、符号化装置９は、出力部１７５を介して、ＬＳＰ符号化部１１５の出力するＬＳＰ符号C1と、特徴量抽出部１２０の出力する識別符号Cgと、周波数領域符号化部１５０の出力する周波数領域信号符号または時間領域符号化部１５０の出力する時間領域信号符号のいずれかと、を復号装置へ送信する。
3rd Generation Partnership Project(3GPP), "Extended Adaptive Multi-Rate - Wideband (AMR-WB+) codec; Transcoding functions", Technical Specification (TS) 26.290, Version 10.0.0, 2011-03. M. Neuendorf, et al., "MPEG Unified Speech and Audio Coding - The ISO/MPEG Standard for High-Efficiency Audio Coding of All Content Types", Audio Engineering Society Convention 132, 2012.
　補正係数γRは、入力音響信号からパワースペクトル包絡の影響を取り除く際に、高い周波数ほどパワースペクトル包絡の振幅の凹凸を鈍らせることで、より聴感覚を考慮した歪の小さい符号化を実現する役割がある。
　周波数領域符号化部において聴感覚を考慮した歪の小さい符号化を実現するためには、近似平滑化済パワースペクトル包絡系列~WγR[1],~WγR[2],…,~WγR[N]が平滑化済パワースペクトル包絡WγR[1],WγR[2],…,WγR[N]を高精度で近似している必要がある。言い換えれば、
　　　aγR[i]=a[i]×(γR)i（i=1,…,p）
であるとして、補正済量子化済線形予測係数列^a[1]×(γR),^a[2]×(γR)2,…,^a[p]×(γR)pは補正済線形予測係数列aγR[1],aγR[2],…,aγR[p]を高精度で近似する系列であることが望ましい。
　ところが、従来の符号化装置のＬＳＰ符号化部では、量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]とＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]との歪が最小となるように符号化処理が行われる。これは、聴感覚を考慮していない（すなわち、補正係数γRで平滑化していない）パワースペクトル包絡を高精度で近似するように量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を決定していることを意味する。ゆえに、量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]から生成される補正済量子化済線形予測係数列^a[1]×(γR),^a[2]×(γR)2,…,^a[p]×(γR)pと補正済線形予測係数列aγR[1],aγR[2],…,aγR[p]との歪は最小とはならず、周波数領域符号化部の符号化歪が大きくなってしまう。
　この発明の目的は、周波数領域の符号化と時間領域の符号化を入力音響信号の特性に応じて切り替えて用いる符号化技術において、周波数領域の符号化の符号化歪を従来よりも小さくし、かつ、時間領域の符号化で用いる前フレームの量子化済ＬＳＰパラメータに対応するＬＳＰパラメータを周波数領域の符号化で得られた線形予測係数やＬＳＰパラメータなどに代表される線形予測係数と等価な係数から得られるようにした符号化技術を提供することである。この発明の目的はまた、上記の符号化技術で用いられるような、線形予測係数と等価な係数から、平滑化の度合の異なる線形予測係数と等価な係数を生成することである。
　上記の課題を解決するために、この発明の第一の態様の周波数領域パラメータ列生成方法は、pを１以上の整数とし、a[1],a[2],…,a[p]を所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数列とし、ω[1],ω[2],…,ω[p]を線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来する周波数領域パラメータ列とし、周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を入力として、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を求めるパラメータ列変換ステップを含む。パラメータ列変換ステップは、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]における各~ω[i]（i=1,2,…,p）を、ω[i]とω[i]に近接する１つまたは複数の周波数領域パラメータとの値の関係に基づく線形変換により変換後周波数領域パラメータ~ω[i]の値を求める。
　この発明の第二の態様の周波数領域パラメータ列生成方法は、pを１以上の整数とし、a[1],a[2],…,a[p]を所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数列とし、ω[1],ω[2]…,ω[p]を、線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来するＬＳＰパラメータ列、線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来するＩＳＰパラメータ列、線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来するＬＳＦパラメータ列、線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来するＩＳＦパラメータ列、線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来し、かつ、ω[1],ω[2]…,ω[p-1]の全てが０からπまでの間に存在し、かつ、線形予測係数列に含まれる全ての線形予測係数が０である場合にはω[1],ω[2]…,ω[p-1]が０からπまでの間に均等間隔に存在する周波数領域パラメータ列、のいずれかとし、γ1及びγ2をそれぞれ１以下の正の定数である補正係数とし、Kを予め定められたp×pの帯行列とし、次式により定義される変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を生成するパラメータ列変換ステップを含む。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　この発明の第三の態様の周波数領域パラメータ列生成方法は、pを１以上の整数とし、a[1],a[2],…,a[p]を所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数列とし、ω[1],ω[2],…,ω[p]を線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来する周波数領域パラメータ列とし、周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を入力として、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を求めるパラメータ列変換ステップを含む。パラメータ列変換ステップは、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]における各~ω[i]（i=1,2,…,p）を、ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i+1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i+1]に近く、かつ、ω[i+1]-ω[i]よりも~ω[i+1]-~ω[i]の方が値が小さくなるように求め、ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i-1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i-1]に近く、かつ、ω[i]-ω[i-1]よりも~ω[i]-~ω[i-1]の方が値が小さくなるように求める。
　この発明の第四の態様の周波数領域パラメータ列生成方法は、pを１以上の整数とし、a[1],a[2],…,a[p]を所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数列とし、ω[1],ω[2],…,ω[p]を線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来する周波数領域パラメータ列とし、周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を入力として、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を求めるパラメータ列変換ステップを含む。パラメータ列変換ステップは、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]における各~ω[i]（i=1,2,…,p）を、ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i+1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i+1]に近く、かつ、ω[i+1]-ω[i]よりも~ω[i+1]-~ω[i]の方が値が大きくなるように求め、ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i-1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i-1]に近く、かつ、ω[i]-ω[i-1]よりも~ω[i]-~ω[i-1]の方が値が大きくなるように求める。
　この発明の第五の態様の符号化方法は、γを１以下の正の定数である補正係数とし、線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を補正係数γを用いて補正した補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]を生成する線形予測係数補正ステップと、補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]を用いて補正済ＬＳＰパラメータ列θγ[1],θγ[2],…,θγ[p]を生成する補正済ＬＳＰ生成ステップと、補正済ＬＳＰパラメータ列θγ[1],θγ[2],…,θγ[p]を符号化して、補正済ＬＳＰ符号及び補正済ＬＳＰ符号に対応する補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を生成する補正済ＬＳＰ符号化ステップと、周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]とし、γ1=γとし、γ2=1とし、第一の態様から第四の態様のいずれかの周波数領域パラメータ列生成方法のパラメータ列変換ステップを実行することにより、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θapp[1],^θapp[2],…,^θapp[p]として生成するＬＳＰ線形変換ステップと、補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を線形予測係数に変換した補正済量子化済線形予測係数列^aγ[1],^aγ[2],…,^aγ[p]を生成する量子化済線形予測係数列生成ステップと、補正済量子化済線形予測係数列^aγ[1],^aγ[2],…,^aγ[p]に対応する周波数領域の系列である量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を計算する量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算ステップと、音信号に対応する周波数領域サンプル列X[1],X[2],…,X[N]を、量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を用いて符号化した周波数領域信号符号を生成する周波数領域符号化ステップと、線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を用いてＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を生成するＬＳＰ生成ステップと、ＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を符号化して、ＬＳＰ符号及びＬＳＰ符号に対応する量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を生成するＬＳＰ符号化ステップと、音信号を、前の時間区間のＬＳＰ符号化ステップで得た量子化済ＬＳＰパラメータ列と、前の時間区間のＬＳＰ線形変換ステップで得た近似量子化済ＬＳＰパラメータ列のいずれかと、所定の時間区間の量子化済ＬＳＰパラメータ列とを用いて、符号化して時間領域信号符号を生成する時間領域符号化ステップと、を含む。
　この発明の第六の態様の符号化方法は、γを１以下の正の定数である補正係数とし、線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を補正係数γを用いて補正した補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]を生成する線形予測係数補正ステップと、補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]を用いて補正済ＬＳＰパラメータ列θγ[1],θγ[2],…,θγ[p]を生成する補正済ＬＳＰ生成ステップと、補正済ＬＳＰパラメータ列θγ[1],θγ[2],…,θγ[p]を符号化して、補正済ＬＳＰ符号及び補正済ＬＳＰ符号に対応する補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を生成する補正済ＬＳＰ符号化ステップと、周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]とし、γ1=γとし、γ2=1とし、第一の態様から第四の態様のいずれかの周波数領域パラメータ列生成方法のパラメータ列変換ステップを実行することにより、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θapp[1],^θapp[2],…,^θapp[p]として生成するＬＳＰ線形変換ステップと、補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]に基づいて量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を計算する量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算ステップと、音信号に対応する周波数領域サンプル列X[1],X[2],…,X[N]を、量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を用いて符号化した周波数領域信号符号を生成する周波数領域符号化ステップと、線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を用いてＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を生成するＬＳＰ生成ステップと、ＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を符号化して、ＬＳＰ符号及びＬＳＰ符号に対応する量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を生成するＬＳＰ符号化ステップと、音信号を、前の時間区間のＬＳＰ符号化ステップで得た量子化済ＬＳＰパラメータ列と、前の時間区間のＬＳＰ線形変換ステップで得た近似量子化済ＬＳＰパラメータ列のいずれかと、所定の時間区間の量子化済ＬＳＰパラメータ列とを用いて、符号化して時間領域信号符号を生成する時間領域符号化ステップと、を含む。
　この発明の第七の態様の復号方法は、入力された補正済ＬＳＰ符号を復号して復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を得る補正済ＬＳＰ符号復号ステップと、周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]とし、γ1=γとし、γ2=1とし、第一の態様から第四の態様のいずれかの周波数領域パラメータ列生成方法のパラメータ列変換ステップを実行することにより、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を復号近似ＬＳＰパラメータ列^θapp[1],^θapp[2],…,^θapp[p]として生成する復号ＬＳＰ線形変換ステップと、復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を線形予測係数に変換した復号補正済線形予測係数列^aγ[1],^aγ[2],…,^aγ[p]を生成する復号線形予測係数列生成ステップと、復号補正済線形予測係数列^aγ[1],^aγ[2],…,^aγ[p]に対応する周波数領域の系列である復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を計算する復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算ステップと、入力された周波数領域信号符号を復号して得られた周波数領域信号列と、復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]とを用いて復号音響信号を生成する周波数領域復号ステップと、入力されたＬＳＰ符号を復号して復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を得るＬＳＰ符号復号ステップと、入力された時間領域信号符号を復号し、前の時間区間のＬＳＰ符号復号ステップで得た復号ＬＳＰパラメータ列と、前の時間区間のＬＳＰ線形変換ステップで得た復号近似ＬＳＰパラメータ列のいずれかと、所定の時間区間の復号ＬＳＰパラメータ列とを用いて合成して、復号音響信号を生成する時間領域復号ステップと、を含む。
　この発明の第八の態様の復号方法は、入力された補正済ＬＳＰ符号を復号して復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を得る補正済ＬＳＰ符号復号ステップと、周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]とし、γ1=γとし、γ2=1とし、第一の態様から第四の態様のいずれかの周波数領域パラメータ列生成方法のパラメータ列変換ステップを実行することにより、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を復号近似ＬＳＰパラメータ列^θapp[1],^θapp[2],…,^θapp[p]として生成する復号ＬＳＰ線形変換ステップと、復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]に基づいて復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を計算する復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算ステップと、入力された周波数領域信号符号を復号して得られた周波数領域信号列と、復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]とを用いて復号音響信号を生成する周波数領域復号ステップと、入力された周波数領域信号符号を復号して得られた周波数領域信号列と、復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]とを用いて復号音響信号を生成する周波数領域復号ステップと、入力されたＬＳＰ符号を復号して復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を得るＬＳＰ符号復号ステップと、入力された時間領域信号符号を復号し、前の時間区間のＬＳＰ符号復号ステップで得た復号ＬＳＰパラメータ列と、前の時間区間のＬＳＰ線形変換ステップで得た復号近似ＬＳＰパラメータ列のいずれかと、所定の時間区間の復号ＬＳＰパラメータ列とを用いて合成して、復号音響信号を生成する時間領域復号ステップと、を含む。
　この発明の符号化技術によれば、周波数領域の符号化の符号化歪を従来よりも小さくし、かつ、時間領域の符号化で用いる前フレームの量子化済ＬＳＰパラメータに対応するＬＳＰパラメータを周波数領域の符号化で得られた線形予測係数やＬＳＰパラメータなどに代表される線形予測係数と等価な係数から得られる。また、上記の符号化技術で用いられるような、線形予測係数と等価な係数から、平滑化の度合の異なる線形予測係数と等価な係数を生成することができる。
図１は、従来の符号化装置の機能構成を例示する図である。 図２は、従来の符号化方法の処理フローを例示する図である。 図３は、符号化装置と復号装置の関係を例示する図である。 図４は、第一実施形態の符号化装置の機能構成を例示する図である。 図５は、第一実施形態の符号化方法の処理フローを例示する図である。 図６は、第一実施形態の復号装置の機能構成を例示する図である。 図７は、第一実施形態の復号方法の処理フローを例示する図である。 図８は、第二実施形態の符号化装置の機能構成を例示する図である。 図９は、ＬＳＰパラメータの性質を説明するための図である。 図１０は、ＬＳＰパラメータの性質を説明するための図である。 図１１は、ＬＳＰパラメータの性質を説明するための図である。 図１２は、第二実施形態の符号化方法の処理フローを例示する図である。 図１３は、第二実施形態の復号装置の機能構成を例示する図である。 図１４は、第二実施形態の復号方法の処理フローを例示する図である。 図１５は、第二実施形態の変形例の符号化装置の機能構成を例示する図である。 図１６は、第二実施形態の変形例の符号化方法の処理フローを例示する図である。 図１７は、第三実施形態の符号化装置の機能構成を例示する図である。 図１８は、第三実施形態の符号化方法の処理フローを例示する図である。 図１９は、第三実施形態の復号装置の機能構成を例示する図である。 図２０は、第三実施形態の復号方法の処理フローを例示する図である。 図２１は、第四実施形態の符号化装置の機能構成を例示する図である。 図２２は、第四実施形態の符号化方法の処理フローを例示する図である。 図２３は、第五実施形態の周波数領域パラメータ列生成装置の機能構成を例示する図である。
　以下、この発明の実施形態について説明する。なお、以下の説明に用いる図面中において同じ機能を有する構成部や同じ処理を行うステップには同一の符号を記し、重複説明を省略する。
［第一実施形態］
　第一実施形態の符号化装置は、時間領域での符号化を行うフレームでは線形予測係数から変換されたＬＳＰパラメータを符号化してＬＳＰ符号を得て、周波数領域での符号化を行うフレームでは補正された線形予測係数から変換された補正済ＬＳＰパラメータを符号化して補正済ＬＳＰ符号を得て、周波数領域での符号化を行ったフレームの次のフレームで時間領域での符号化を行うときには、補正済ＬＳＰ符号に対応するＬＳＰパラメータに対応する線形予測係数を逆補正して得られる線形予測係数をＬＳＰに変換したものを次のフレームの時間領域での符号化で用いるＬＳＰパラメータとするものである。
　第一実施形態の復号装置は、時間領域での復号を行うフレームではＬＳＰ符号を復号して得られるＬＳＰパラメータから変換された線形予測係数を得て時間領域での復号に用い、周波数領域での復号を行うフレームでは補正済ＬＳＰ符号を復号して得られる補正されたＬＳＰパラメータを周波数領域での復号に用い、周波数領域での復号を行ったフレームの次のフレームで時間領域での復号を行うときには、補正済ＬＳＰ符号に対応するＬＳＰパラメータに対応する線形予測係数を逆補正して得られる線形予測係数をＬＳＰに変換したものを次のフレームの時間領域での復号で用いるＬＳＰパラメータとするものである。
　第一実施形態の符号化装置及び復号装置では、図３に示すように、符号化装置１に入力された入力音響信号が符号列に符号化され、その符号列が符号化装置１から復号装置２へ送られ、復号装置２により符号列が復号音響信号に復号され出力される。
＜符号化装置＞
　符号化装置１は、図４に示すように、従来の符号化装置９と同様に、入力部１００、線形予測分析部１０５、ＬＳＰ生成部１１０、ＬＳＰ符号化部１１５、特徴量抽出部１２０、周波数領域符号化部１５０、遅延入力部１６５、時間領域符号化部１７０及び出力部１７５を例えば含み、さらに、線形予測係数補正部１２５、補正済ＬＳＰ生成部１３０、補正済ＬＳＰ符号化部１３５、量子化済線形予測係数生成部１４０、第１量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部１４５、量子化済線形予測係数逆補正部１５５、逆補正済ＬＳＰ生成部１６０を例えば含む。
　符号化装置１は、例えば、中央演算処理装置（Central Processing Unit、ＣＰＵ）、主記憶装置（Random Access Memory、ＲＡＭ）などを有する公知または専用のコンピュータに特別なプログラムが読み込まれて構成された特別な装置である。符号化装置１は、例えば、中央演算処理装置の制御のもとで各処理を実行する。符号化装置１に入力されたデータや各処理で得られたデータは、例えば、主記憶装置に格納され、主記憶装置に格納されたデータは必要に応じて読み出されて他の処理に利用される。また、符号化装置１の各処理部の少なくとも一部が集積回路等のハードウェアによって構成されていてもよい。
　図４に示すとおり、第一実施形態の符号化装置１は、従来の符号化装置９と比較すると、特徴量抽出部１２０で抽出した特徴量が所定の閾値より小さい場合（すなわち、入力音響信号の時間変動が小さい場合）には、線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]をＬＳＰパラメータに変換した系列であるＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を符号化してＬＳＰ符号C1を出力する代わりに、補正済線形予測係数列aγR[1],aγR[2],…,aγR[p]をＬＳＰパラメータに変換した系列である補正済ＬＳＰパラメータ列θγR[1],θγR[2],…,θγR[p]を符号化して補正済ＬＳＰ符号Cγが出力される点が異なる。
　第一実施形態の構成では、前のフレームにおいて特徴量抽出部１２０で抽出した特徴量が所定の閾値より小さかった場合（すなわち、入力音響信号の時間変動が小さかった場合）には、量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]が生成されないため、遅延入力部１６５に入力することができない。量子化済線形予測係数逆補正部１５５及び逆補正ＬＳＰ生成部１６０はそのために追加された処理部であり、前のフレームにおいて特徴量抽出部１２０で抽出した特徴量が所定の閾値より小さかった場合（すなわち、入力音響信号の時間変動が小さかった場合）に、補正済量子化済線形予測係数列^aγR[1],^aγR[2],…,^aγR[p]から、時間領域符号化部１７０で用いる前のフレームの量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]の近似値の系列を生成するものである。ここでは、逆補正済ＬＳＰパラメータ列^θ’[1],^θ’[2],…,^θ’[p]が量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]の近似値の系列である。
＜符号化方法＞
　図５を参照して、第一実施形態の符号化方法を説明する。以下では、上述の従来技術との相違点を中心に説明する。
　ステップＳ１２５において、線形予測係数補正部１２５は、線形予測分析部１０５から出力された線形予測係数列a[1],a[2],…，a[p]の各係数a[i]（i=1,…,p）に補正係数γRのi乗を乗じた係数aγR[i]=a[i]×γRiの系列を求めて出力する。以降の説明では、求めた系列aγR[1],aγR[2],…,aγR[p]を補正済線形予測係数列と呼ぶ。
　線形予測係数補正部１２５から出力された補正済線形予測係数列aγR[1],aγR[2],…,aγR[p]は補正済ＬＳＰ生成部１３０へ入力される。
　ステップＳ１３０において、補正済ＬＳＰ生成部１３０は、線形予測係数補正部１２５から出力された補正済線形予測係数列aγR[1],aγR[2],…,aγR[p]に対応するＬＳＰパラメータの系列である補正済ＬＳＰパラメータ列θγR[1],θγR[2],…,θγR[p]を求めて出力する。補正済ＬＳＰパラメータ列θγR[1],θγR[2],…,θγR[p]は、値が小さい順に並んだ系列である。つまり、
　　　0<θγR[1]<θγR[2]<…<θγR[p]<π
を満たす。
　補正済ＬＳＰ生成部１３０から出力された補正済ＬＳＰパラメータ列θγR[1],θγR[2],…,θγR[p]は補正済ＬＳＰ符号化部１３５へ入力される。
　ステップＳ１３５において、補正済ＬＳＰ符号化部１３５は、補正済ＬＳＰ生成部１３０から出力された補正済ＬＳＰパラメータ列θγR[1],θγR[2],…,θγR[p]を符号化し、補正済ＬＳＰ符号Cγと、補正済ＬＳＰ符号Cγに対応する量子化された補正済ＬＳＰパラメータの系列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]を生成して出力する。以降の説明では、系列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]を補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列と呼ぶ。
　補正済ＬＳＰ符号化部１３５から出力される補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]は量子化済線形予測係数生成部１４０へ入力される。また、補正済ＬＳＰ符号化部１３５から出力される補正済ＬＳＰ符号Cγは出力部１７５へ入力される。
　ステップＳ１４０において、量子化済線形予測係数生成部１４０は、補正済ＬＳＰ符号化部１３５から出力された補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]から線形予測係数の系列^aγR[1],^aγR[2],…,^aγR[p]を生成して出力する。以降の説明では、系列^aγR[1],^aγR[2],…,^aγR[p]を補正済量子化済線形予測係数列と呼ぶ。
　量子化済線形予測係数生成部１４０から出力された補正済量子化済線形予測係数列^aγ[1],^aγ[2],…,^aγ[p]は第１量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部１４５及び量子化済線形予測係数逆補正部１５５へ入力される。
　ステップＳ１４５において、第１量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部１４５は、量子化済線形予測係数生成部１４０から出力された補正済量子化済線形予測係数列^aγR[1],^aγR[2],…,^aγR[p]の各係数^aγR[i]を用いて、式（８）により、量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^WγR[1],^WγR[2],…,^WγR[N]を生成して出力する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　第１量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部１４５から出力される量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^WγR[1],^WγR[2],…,^WγR[N]は周波数領域符号化部１５０へ入力される。
　周波数領域符号化部１５０の処理は、近似平滑化済パワースペクトル包絡系列~WγR[1],~WγR[2],…,~WγR[N]の代わりに、量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^WγR[1],^WγR[2],…,^WγR[N]を用いる点を除いては、従来の符号化装置９の周波数領域符号化部１５０の処理と同じである。
　ステップＳ１５５において、量子化済線形予測係数逆補正部１５５は、量子化済線形予測係数生成部１４０から出力された補正済量子化済線形予測係数列^aγR[1],^aγR[2],…,^aγR[p]の各値^aγR[i]を補正係数γRのi乗で除算した値aγ[i]/(γR)iの系列^aγ[1]/(γR),^aγ[2]/(γR)2,…,^aγ[p]/(γR)pを求めて出力する。以降の説明では、系列^aγ[1]/(γR),^aγ[2]/(γR)2,…,^aγ[p]/(γR)pを逆補正済線形予測係数列と呼ぶ。補正係数γRは、線形予測係数補正部１２５で用いた補正係数γRと同じ値とする。
　量子化済線形予測係数逆補正部１５５から出力された逆補正済線形予測係数列^aγ[1]/(γR),^aγ[2]/(γR)2,…,^aγ[p]/(γR)pは逆補正済ＬＳＰ生成部１６０へ入力される。
　ステップＳ１６０において、逆補正済ＬＳＰ生成部１６０は、量子化済線形予測係数逆補正部１５５から出力された逆補正済線形予測係数列^aγ[1]/(γR),^aγ[2]/(γR)2,…,^aγ[p]/(γR)pからＬＳＰパラメータの系列^θ’[1],^θ’[2],…,^θ’[p]を求めて出力する。以降の説明では、ＬＳＰパラメータの系列^θ’[1],^θ’[2],…,^θ’[p]を逆補正済ＬＳＰパラメータ列と呼ぶ。逆補正済ＬＳＰパラメータ列^θ’[1],^θ’[2],…,^θ’[p]は、値が小さい順に並んだ系列である。つまり、
　　　0<^θ’[1]<^θ’[2]<…<^θ’[p]<π
を満たす系列である。
　逆補正済ＬＳＰ生成部１６０から出力された逆補正済ＬＳＰパラメータ^θ’[1],^θ’[2],…,^θ’[p]は量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]として遅延入力部１６５へ入力される。つまり、量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を逆補正済ＬＳＰパラメータ^θ’[1],^θ’[2],…,^θ’[p]で代用する。
　ステップＳ１７５において、符号化装置１は、出力部１７５を介して、ＬＳＰ符号化部１１５の出力するＬＳＰ符号C1と、特徴量抽出部１２０の出力する識別符号Cgと、補正済ＬＳＰ符号化部１３５の出力する補正済ＬＳＰ符号Cγと、周波数領域符号化部１５０の出力する周波数領域信号符号または時間領域符号化部１６０の出力する時間領域信号符号のいずれかと、を復号装置２へ送信する。
＜復号装置＞
　復号装置２は、図６に示すように、入力部２００、識別符号復号部２０５、ＬＳＰ符号復号部２１０、補正済ＬＳＰ符号復号部２１５、復号線形予測係数生成部２２０、第１復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部２２５、周波数領域復号部２３０、復号線形予測係数逆補正部２３５、復号逆補正済ＬＳＰ生成部２４０、遅延入力部２４５、時間領域復号部２５０及び出力部２５５を例えば含む。
　復号装置２は、例えば、中央演算処理装置（Central Processing Unit、ＣＰＵ）、主記憶装置（Random Access Memory、ＲＡＭ）などを有する公知または専用のコンピュータに特別なプログラムが読み込まれて構成された特別な装置である。復号装置２は、例えば、中央演算処理装置の制御のもとで各処理を実行する。復号装置２に入力されたデータや各処理で得られたデータは、例えば、主記憶装置に格納され、主記憶装置に格納されたデータは必要に応じて読み出されて他の処理に利用される。また、復号装置２の各処理部の少なくとも一部が集積回路等のハードウェアによって構成されていてもよい。
＜復号方法＞
　図７を参照して、第一実施形態の復号方法を説明する。
　ステップＳ２００において、復号装置２に、符号化装置１が生成した符号列が入力される。符号列には、ＬＳＰ符号C1と、識別符号Cgと、補正済ＬＳＰ符号Cγと、周波数領域信号符号または時間領域信号符号のいずれかと、が含まれる。
　ステップＳ２０５において、識別符号復号部２０５は、入力された符号列に含まれる識別符号Cgが周波数領域符号化方法を示す情報に対応する場合には補正済ＬＳＰ符号復号部２１５が次の処理を実行し、識別符号Cgが時間領域符号化方法を示す情報に対応する場合にはＬＳＰ符号復号部２１０が次の処理を実行するよう制御する。
　補正済ＬＳＰ符号復号部２１５、復号線形予測係数生成部２２０、第１復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部２２５、周波数領域復号部２３０、復号線形予測係数逆補正部２３５及び復号逆補正済ＬＳＰ生成部２４０は、入力された符号列に含まれる識別符号Cgが周波数領域符号化方法を示す情報に対応する場合に実行される（ステップＳ２０６）。
　ステップＳ２１５において、補正済ＬＳＰ符号復号部２１５は、入力された符号列に含まれる補正済ＬＳＰ符号Cγを復号して復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]を得て出力する。すなわち、補正済ＬＳＰ符号Cγに対応するＬＳＰパラメータの列である復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]を得て出力する。ここで得られる復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]は、符号化装置１が出力した補正済ＬＳＰ符号Cγが符号誤り等の影響を受けずに正確に復号装置２へ入力された場合には、符号化装置１が生成する補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]と同じであるため同じ記号を用いる。
　補正済ＬＳＰ符号復号部２１５から出力された復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]は復号線形予測係数生成部２２０へ入力される。
　復号線形予測係数生成部２２０は、補正済ＬＳＰ符号復号部２１５から出力された復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]から線形予測係数の系列^aγR[1],^aγR[2],…,^aγR[p]を生成して出力する。以降の説明では、系列^aγR[1],^aγR[2],…,^aγR[p]を復号補正済線形予測係数列と呼ぶ。
　復号線形予測係数生成部２２０から出力された復号線形予測係数列^aγR[1],^aγR[2],…,^aγR[p]は第１復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部２２５及び復号線形予測係数逆補正部２３５へ入力される。
　第１復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部２２５は、復号線形予測係数生成部２２０から出力された復号補正済線形予測係数列^aγR[1],^aγR[2],…,^aγR[p]の各係数^aγR[i]を用いて、式（８）により、復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^WγR[1],^WγR[2],…,^WγR[N]を生成して出力する。
　第１復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部２２５から出力される復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^WγR[1],^WγR[2],…,^WγR[N]は周波数領域復号部２３０へ入力される。
　ステップＳ２３０において、周波数領域復号部２３０は、入力された符号列に含まれる周波数領域信号符号を復号して復号正規化済周波数領域信号列XN[1],XN[2],…,XN[N]を求める。次に、周波数領域復号部２３０は、復号正規化済周波数領域信号列XN[1],XN[2],…,XN[N]の各値XN[n]（n=1,…,N）に、復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^WγR[1],^WγR[2],…,^WγR[N]の各値^WγR[n]の平方根を乗じることにより、復号周波数領域信号列X[1],X[2],…,X[N]を得て出力する。つまり、X[n]=XN[n]×sqrt(^WγR[n])を計算する。そして、復号周波数領域信号列X[1],X[2],…,X[N]を時間領域に変換して復号音響信号を得て出力する。
　ステップＳ２３５において、復号線形予測係数逆補正部２３５は、復号線形予測係数生成部２２０から出力された復号補正済線形予測係数列^aγR[1],^aγR[2],…,^aγR[p]の各値^aγR[i]を補正係数γRのi乗で除算した値^aγ[i]/(γR)iの系列^aγR[1]/(γR),^aγR[2]/(γR)2,…,^aγR[p]/(γR)pを求めて出力する。以降の説明では、系列^aγR[1]/(γR),^aγR[2]/(γR)2,…,^aγR[p]/(γR)pを復号逆補正済線形予測係数列と呼ぶ。補正係数γRは、符号化装置１の線形予測係数補正部１２５で用いた補正係数γRと同じ値とする。
　復号線形予測係数逆補正部２３５から出力された復号逆補正済線形予測係数列^aγR[1]/(γR),^aγR[2]/(γR)2,…,^aγR[p]/(γR)pは復号逆補正済ＬＳＰ生成部２４０へ入力される。
　ステップＳ２４０において、復号逆補正済ＬＳＰ生成部２４０は、復号逆補正済線形予測係数列^aγR[1]/(γR),^aγR[2]/(γR)2,…,^aγR[p]/(γR)pからＬＳＰパラメータの系列^θ’[1],^θ’[2],…,^θ’[p]を求めて出力する。以降の説明では、ＬＳＰパラメータの系列^θ’[1],^θ’[2],…,^θ’[p]を復号逆補正済ＬＳＰパラメータ列と呼ぶ。
　復号逆補正済ＬＳＰ生成部２４０から出力された復号逆補正済ＬＳＰパラメータ^θ’[1],^θ’[2],…,^θ’[p]は復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]として遅延入力部２４５へ入力される。
　ＬＳＰ符号復号部２１０、遅延入力部２４５及び時間領域復号部２５０は、入力された符号列に含まれる識別符号Cgが時間領域符号化方法を示す情報に対応する場合に実行される（ステップＳ２０６）。
　ステップＳ２１０において、ＬＳＰ符号復号部２１０は、入力された符号列に含まれるＬＳＰ符号C1を復号して復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を得て出力する。すなわち、ＬＳＰ符号C1に対応するＬＳＰパラメータの列である復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を得て出力する。
　ＬＳＰ符号復号部２１０から出力された復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]は遅延入力部２４５及び時間領域復号部２５０へ入力される。
　ステップＳ２４５において、遅延入力部２４５は、入力された復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を保持しておき、１フレーム分遅延させて時間領域符号化部２５０に出力する。例えば、現在のフレームがf番目のフレームであれば、f-1番目のフレームの復号ＬＳＰパラメータ列^θ[f-1][1],^θ[f-1][2],…,^θ[f-1][p]を時間領域符号化部２５０に出力する。
　なお、入力された符号に含まれる識別符号Cgが周波数領域符号化方法を示す情報に対応する場合には、復号逆補正済ＬＳＰ生成部２４０から出力された復号逆補正済ＬＳＰパラメータ列^θ’[1],^θ’[2],…,^θ’[p]が復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]として遅延入力部２４５へ入力される。
　ステップＳ２５０において、時間領域復号部２５０は、入力された符号列に含まれる時間領域信号符号から、適応符号帳に含まれる波形及び固定符号帳に含まれる波形を特定する。特定された適応符号帳に含まれる波形及び固定符号帳に含まれる波形を合成した信号に合成フィルタを適用してスペクトル包絡の影響を取り除いた合成信号を求め、求めた合成信号を復号音響信号として出力する。
　合成フィルタのフィルタ係数は、f番目のフレームの復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]及びf-1番目のフレームの復号ＬＳＰパラメータ列^θ[f-1][1],^θ[f-1][2],…,^θ[f-1][p]を用いて生成する。
　具体的には、まず、フレームを２つのサブフレームに分割し、以下のように合成フィルタのフィルタ係数を決定する。
　後半のサブフレームでは、合成フィルタのフィルタ係数には、f番目のフレームの復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を線形予測係数に変換した係数列である復号線形予測係数^a[1],^a[2],…,^a[p]の各係数^a[i]に補正係数γRのi乗を乗じた値の系列
　　　^a[1]×(γR),^a[2]×(γR)2,…,^a[p]×(γR)p
を用いる。
　前半のサブフレームでは、合成フィルタのフィルタ係数には、f番目のフレームの復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]の各値^θ[i]とf-1番目のフレームの復号ＬＳＰパラメータ列θ[f-1][1],θ[f-1][2],…,θ[f-1][p]の各値^θ[f-1][i]との中間の値の系列である復号補間済ＬＳＰパラメータ列~θ[1],~θ[2],…,~θ[p]を線形予測係数に変換した係数列である復号補間済線形予測係数~a[1],~a[2],…,~a[p]の各係数~a[i]に補正係数γRのi乗を乗じた値の系列
　　　~a[1]×(γR),~a[2]×(γR)2,…,~a[p]×(γR)p
を用いる。つまり、
　　　~θ[i]=0.5×^θ[f-1][i]+0.5×^θ[i]（i=1,…,p）
である。
＜第一実施形態の効果＞
　符号化装置１の補正済ＬＳＰ符号化部１３５では、補正済ＬＳＰパラメータ列θγR[1],θγR[2],…,θγR[p]と補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]との量子化歪を最小化するような補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]を求める。これにより、聴感覚を考慮した（すなわち、補正係数γRで平滑化した）パワースペクトル包絡系列を高精度で近似するように補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]を決定することができる。補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]を周波数領域に展開して得られるパワースペクトル包絡系列である量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^WγR[1],^WγR[2],…,^WγR[N]は、平滑化済パワースペクトル包絡系列WγR[1],WγR[2],…,WγR[N]を高精度で近似することができる。ＬＳＰ符号C1と補正済ＬＳＰ符号Cγの符号量が同じであれば、第一実施形態の方が従来よりも周波数領域の符号化の符号化歪を小さくできる。また、従来の符号化方法と同じ符号化歪を仮定した場合は、ＬＳＰ符号C1よりも補正済ＬＳＰ符号Cγの方が従来よりも符号量が小さくなる。したがって、従来と同じ符号化歪であれば従来よりも符号量を小さくし、従来と同じ符号量であれば従来よりも符号化歪を小さくすることができる。
［第二実施形態］
　第一実施形態の符号化装置１及び復号装置２では、特に逆補正済ＬＳＰ生成部１６０、復号逆補正済ＬＳＰ生成部２４０の計算コストが大きい。そこで、第二実施形態の符号化装置３では、線形予測係数を経由することなく、補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]から量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]の各値の近似値の系列である近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appを直接生成する。同様に、第二実施形態の復号装置４では、線形予測係数を経由することなく、復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]から復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]の各値の近似値の系列である復号近似ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appを直接生成する。
＜符号化装置＞
　図８に、第二実施形態の符号化装置３の機能構成を示す。
　符号化装置３は、第一実施形態の符号化装置１と比較して、量子化済線形予測係数逆補正部１５５、逆補正ＬＳＰ生成部１６０を含まず、代わりにＬＳＰ線形変換部３００を含む点が異なる。
　ＬＳＰ線形変換部３００では、ＬＳＰパラメータの性質を利用して、補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]に近似的な線形変換を施して、近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appを生成する。
　まず、ＬＳＰパラメータの性質を説明する。
　ＬＳＰ線形変換部３００では量子化されたＬＳＰパラメータの系列を近似変換の対象とするが、量子化されたＬＳＰパラメータの系列の性質は、量子化されていないＬＳＰパラメータ列の性質と基本的に同じであるため、まず、量子化されていないＬＳＰパラメータ列の性質を説明する。
　ＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]は入力音響信号のパワースペクトル包絡と相関性のある周波数領域のパラメータ列である。ＬＳＰパラメータ列の各値は入力音響信号のパワースペクトル包絡の極値の周波数位置と相関する。θ[i]とθ[i+1]の間の周波数位置にパワースペクトル包絡の極値が存在し、この極値の周りの接線の傾きが急峻であるほどθ[i]とθ[i+1]との間隔（つまり、θ[i+1]-θ[i]の値）が小さくなる。すなわち、パワースペクトル包絡の振幅の凹凸が急峻であるほど、各i（i=1,2,…,p-1）について、θ[i]とθ[i+1]との間隔が不均一になる。逆に、パワースペクトル包絡の凹凸がほとんどない場合は、各iについて、θ[i]とθ[i+1]との間隔が均等間隔に近くなる。
　補正係数γが小さいほど、式（７）で定義される平滑化済パワースペクトル包絡系列Wγ[1],Wγ[2],…,Wγ[N]の振幅の凹凸は、式（６）で定義されるパワースペクトル包絡系列W[1],W[2],…,W[N]の振幅の凹凸と比較してなだらかになる。したがって、補正係数γの値が小さいほどθ[i]とθ[i+1]との間隔が均等間隔に近くなると言える。なお、γの影響がない（γ=0の）ときは、パワースペクトル包絡が平坦な場合に相当する。
　補正係数γ=0としたときの補正済ＬＳＰパラメータθγ=0[1],θγ=0[2],…,θγ=0[p]は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 となり、すべてのi=1,…,p-1についてθ[i]とθ[i+1]の間隔が等間隔になる。また、γ=1としたとき、補正済ＬＳＰパラメータ列θγ=1[1],θγ=1[2],…,θγ=1[p]とＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]は等価である。なお、補正済ＬＳＰパラメータは、
　　　0<θγ[1]<θγ[2]…<θγ[p]<π
の性質を満たす。
　図９は、補正係数γと補正済ＬＳＰパラメータθγ[i]（i=1,2,…,p）の関係の一例である。横軸は補正係数γの値であり、縦軸は補正済ＬＳＰパラメータの値を表す。予測次数p=16として、下から順にθγ[1],θγ[2],…,θγ[16]の値を図示したものである。各θγ[i]の値は、ある音声音響信号を線形予測分析して得た線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を用いて、線形予測係数補正部１２５と同様の処理により、各γの値ごとに補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]を求め、補正済ＬＳＰ生成部１３０と同様の処理により、補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]をＬＳＰパラメータに変換して得たものである。なお、γ=1のときのθγ=１[i]はθ[i]と等価である。
　図９に示されているように、0<γ<1として、ＬＳＰパラメータθγ[i]は、θγ=0[i]とθγ=1[i]の内分点になる。横軸を補正係数γの値とし、縦軸をＬＳＰパラメータの値とする二次元平面において、各ＬＳＰパラメータθγ[i]は、局所的に見ればγの増加または減少に対して線形な関係にある。異なる２つの補正係数γ1、γ2（0<γ1<γ2≦1）として、二次元平面上の点（γ1,θγ１[i]）と点（γ2,θγ2[i]）を結ぶ直線の傾きの大きさは、ＬＳＰパラメータ列θγ１[1],θγ１[2],…,θγ１[p]中のθγ１[i]の前後のＬＳＰパラメータ（つまり、θγ１[i-1]とθγ１[i+1]）とθγ１[i]との相対的な間隔と相関性がある。具体的には、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 である場合、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
 という性質が成り立ち、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
 である場合、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
 という性質が成り立つ。
　式（９）（１０）は、θγ１[i]がθγ１[i+1]とθγ１[i-1]の中点よりもθγ１[i+1]寄りの場合は、θγ2[i]はさらにθγ2[i+1]寄りの値となることを示す（図１０参照）。このことは、横軸をγの値とし、縦軸をＬＳＰパラメータの値とする二次元平面上における点（0,θγ=0[i]）と点（γ1,θγ1[i]）を結ぶ直線L1の傾きよりも、点（γ1,θγ1[i]）と点（γ2,θγ2[i]）を結ぶ直線L2の傾きの方が大きいことを意味する（図１１参照）。
　式（１１）（１２）は、θγ1[i]がθγ1[i+1]とθγ1[i-1]の中点よりもθγ1[i-1]寄りのときは、θγ2[i]はさらにθγ2[i-1]寄りの値となることを示す。このことは、横軸をγの値とし、縦軸をＬＳＰパラメータの値とする二次元平面上における点（0,θγ=0[i]）と点（γ1,θγ1[i]）を結ぶ直線の傾きよりも、点（γ1,θγ1[i]）と点（γ2,θγ2[i]）を結ぶ直線の傾きの方が小さいことを意味する。
　以上の性質に基づけば、θγ1[1],θγ1[2],…,θγ1[p]とθγ2[1],θγ2[2],…,θγ2[p]の関係は、Θγ1=(θγ1[1],θγ1[2],…,θγ1[p])Tとし、Θγ2=(θγ2[1],θγ2[2],…,θγ2[p])Tとし、式（１３）でモデル化することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
 ただし、Kは式（１４）で定義されるp×p行列である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　ここでは、0<γ1、γ2≦1、かつ、γ1≠γ2である。式（９）～（１２）ではγ1<γ2と仮定して関係性を記述したが、式（１３）のモデルではγ1とγ2の大小関係に制限はなく、γ1<γ2であってもγ1>γ2であってもよい。
　行列Kは対角成分とその近傍の要素のみ非零の値を持つ帯行列であり、対角成分に対応するＬＳＰパラメータとそれに隣接するＬＳＰパラメータとの間に成り立つ上述の相関関係を表現する行列である。なお、式（１４）では帯幅３の帯行列を例示したが、帯幅は３に限定されない。
　ここで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
 とすれば、
　　　~Θγ2=(~θγ2[1],~θγ2[２],…,~θγ2[p])T
はΘγ2の近似値である。
　式（１３ａ）を展開すると以下の式（１５）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
 ただし、i=2,…,p-1とする。
　横軸をγの値とし、縦軸をＬＳＰパラメータの値とする二次元平面上の点(γ1,θγ1[i])と点(0,θγ=0[i])を結ぶ直線L1の延線上のγ2に対応する縦軸の値、つまり、θγ1[i]とθγ=0[i]を結ぶ直線L1の傾きから直線近似したときのγ2に対応する縦軸の値を－θγ2[i]とする（図１１参照）。すると、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
 が成り立つ。γ1>γ2ならば直線補間、γ1<γ2ならば直線外挿を意味する。
　式（１４）において、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
 とすれば、~θγ2[i]=－θγ2[i]となり、式（１３ａ）のモデルにより得られる~θγ2[i]は、二次元平面上の点(γ1,θγ1[i])と点(0,θγ=0[i])を結ぶ直線により直線近似した場合のγ2に対応するＬＳＰパラメータの値の推定値－θγ2[i]と一致する。
　ui,viを１以下の正の値として、上述の式（１４）において、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
 とすれば、式（１５）は以下のように書き換えることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
　式（１７）は、ＬＳＰパラメータ列θγ1[1],θγ1[2],…,θγ1[p]中のi番目のＬＳＰパラメータθγ1[i]の前後のＬＳＰパラメータの値との差（すなわち、θγ1[i]-θγ1[i-1]とθγ1[i+1]-θγ1[i]）の重み付けで－θγ2[i]の値を補正し、~θγ2[i]を得ることを意味する。つまり、上述の式（９）～（１２）のような相関性が式（１３ａ）の行列Kの帯部分の要素（非零要素）に反映されていることになる。
　なお、式（１３ａ）により得られる~θγ2[1],~θγ2[2],…,~θγ2[p]は線形予測係数列a[1]×(γ2),…,a[p]×(γ2)pをＬＳＰパラメータに変換したときのＬＳＰパラメータの値θγ2[1],θγ2[2],…,θγ2[p]の近似値（推定値）である。
　また、特にγ2>γ1の場合には、式（１６）（１７）に示されているように、式（１４）の行列Kは対角成分が正の値を持ち、その近傍の要素が負の値を持つ傾向がある。
　行列Kは予め設定しておく行列であり、例えば、学習データを用いて予め学習したものを用いる。行列Kの学習方法については後述する。
　量子化されたＬＳＰパラメータに対しても、同様の性質が成り立つ。つまり、式（１３）におけるＬＳＰパラメータ列のベクトルΘγ1とΘγ2を、それぞれ量子化されたＬＳＰパラメータ列のベクトル^Θγ1と^Θγ2に置き換えることができる。具体的には、^Θγ1=(^θγ1[1],^θγ1[2],…,^θγ1[p])Tとし、^Θγ2=(^θγ2[1],^θγ2[2],…,^θγ2[p])Tとし、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
 が成り立つ。
　行列Kが帯行列であるため、式（１３）（１３ａ）（１３ｂ）の演算に要する計算コストは非常に小さい。
　第二実施形態の符号化装置３に含まれるＬＳＰ線形変換部３００は、式（１３ｂ）に基づいて補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]から近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appを生成する。なお、補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]を生成する際に用いた補正係数γRは、線形予測係数補正部１２５で用いられる補正係数γRと同じである。
＜符号化方法＞
　図１２を参照して、第二実施形態の符号化方法を説明する。以下では、上述の実施形態との相違点を中心に説明する。
　補正済ＬＳＰ符号化部１３５の処理は第一実施形態と同じである。ただし、補正済ＬＳＰ符号化部１３５から出力された補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]は量子化済線形予測係数生成部１４０に加えて、ＬＳＰ線形変換部３００にも入力される。
　ＬＳＰ線形変換部３００は、^Θγ1=(^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p])Tとして、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
 により近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appを求めて出力する。つまり、式（１３ｂ）を用いて量子化済ＬＳＰパラメータ列の近似値の系列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appを求める。なお、γ1とγ2は定数であるので、式（１８）の行列Kに代えて行列Kの各要素に（γ2-γ1）を乗算して得られる行列K'を用い
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
 により近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appを求めてもよい。
　ＬＳＰ線形変換部３００から出力された近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appが、量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]として遅延入力部１６５へ入力される。つまり、時間領域符号化部１７０では、前のフレームにおいて特徴量抽出部１２０で抽出した特徴量が所定の閾値より小さい場合（すなわち、入力音響信号の時間変動が小さい場合。すなわち、周波数領域での符号化が行われた場合。）には、前のフレームの量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を前のフレームの近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appで代用する。
＜復号装置＞
　図１３に、第二実施形態の復号装置４の機能構成を示す。
　復号装置４は、第一実施形態の復号装置２と比較して、復号線形予測係数逆補正部２３５、復号逆補正ＬＳＰ生成部２４０を含まず、代わりに復号ＬＳＰ線形変換部４００を含む点が異なる。
＜復号方法＞
　図１４を参照して、第二実施形態の復号方法を説明する。以下では、上述の実施形態との相違点を中心に説明する。
　補正済ＬＳＰ符号復号部２１５の処理は第一実施形態と同じである。ただし、補正済ＬＳＰ符号復号部２１５から出力された復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]は復号線形予測係数生成部２２０に加えて、復号ＬＳＰ線形変換部４００にも入力される。
　復号ＬＳＰ線形変換部４００は、^Θγ1=(^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p])Tとして、式（１８）により復号近似ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appを求めて出力する。つまり、式（１３ｂ）を用いて復号ＬＳＰパラメータ列の近似値の系列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appを求める。ＬＳＰ線形変換部３００と同様に、式（１８ａ）を用いて復号近似ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appを求めてもよい。
　復号ＬＳＰ線形変換部４００から出力された復号近似ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appが、復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]として遅延入力部２４５へ入力される。つまり、時間領域復号部２５０では、前のフレームの識別符号Cgが周波数領域符号化方法を示す情報に対応する場合には、前のフレームの復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を前のフレームの近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appで代用する。
＜変換行列Kの学習方法＞
　ＬＳＰ線形変換部３００及び復号ＬＳＰ線形変換部４００で用いる変換行列Kは、以下のような方法により予め求めておき、符号化装置３及び復号装置４内の記憶部（図示せず）に格納しておく。
（ステップ１）予め用意したM個のフレーム単位の音声音響信号のサンプルデータについて、各サンプルデータを線形予測分析して線形予測係数を得る。m番目（1≦m≦M）のサンプルデータを線形予測分析して得た線形予測係数列をa(m)[1],a(m)[2],…,a(m)[p]と表し、m番目のサンプルデータに対応する線形予測係数列a(m)[1],a(m)[2],…,a(m)[p]と呼ぶ。
（ステップ２）各mについて、線形予測係数列a(m)[1],a(m)[2],…,a(m)[p]からＬＳＰパラメータθγ=1 (m)[1],θγ=1 (m)[2],…,θγ=1 (m)[p]を求める。ＬＳＰパラメータθγ=1 (m)[1],θγ=1 (m)[2],…,θγ=1 (m)[p]をＬＳＰ符号化部１１５と同様の方法で符号化して、量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ=1 (m)[1],^θγ=1 (m)[2],…,^θγ=1 (m)[p]を得る。
ここで、
　　　^Θ(m) γ1=(^θγ=1 (m)[1],…,^θγ=1 (m)[p])T
とする。
（ステップ３）各mについて、γLを予め定めた１より小さい正の定数（例えば、γL=0.92）として、補正済線形予測係数
　　　aγ (m)[i]=a(m)[i]×(γL)i
を計算する。
（ステップ４）各mについて、補正済線形予測係数列aγL (m)[1],…,aγL (m)[p]から補正済ＬＳＰパラメータ列θγL (m)[1],…,θγL (m)[p]を求める。補正済ＬＳＰパラメータ列θγL (m)[1],…,θγL (m)[p]を補正済ＬＳＰ符号化部１３５と同様の方法で符号化して、量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγL (m)[1],…,^θγL (m)[p]を得る。
ここで、
　　　^Θ(m) γ2=(^θγL (m)[1],…,^θγL (m)[p])T
とする。
　ステップ１～４により、M組の量子化されたＬＳＰパラメータ列の組(^Θ(m) γ1,^Θ(m) γ2)が得られる。この集合を学習用データ集合Qとする。Q={(^Θ(m) γ1,^Θ(m) γ2)|m=1,…,M}である。なお、学習用データ集合Qを生成する際に用いる補正係数γLの値はすべて共通の固定値とする。
（ステップ５）学習用データQに含まれる各ＬＳＰパラメータ列の組(^Θ(m) γ1,^Θ(m) γ2)について、γ1=γL,γ2=1,^Θγ1=^Θ(m) γ1,^Θγ2=^Θ(m) γ2として式（１３ｂ）のモデルに代入し、自乗誤差基準で行列Kの係数を学習する。すなわち、行列Kの帯部分の成分を上から順に並べたベクトルを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000026
 として、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000027
 により、Bを得る。ここで、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000028
 である。
　なお、行列Kを学習するときにはγLの値を固定して行う。ただし、ＬＳＰ線形変換部３００で用いる行列Kは、符号化装置３内で用いられる補正係数γRと同じ値を用いて学習されたものでなくてもよい。
　例として、p=15,γL=0.92として、上記の方法により得た行列Kの帯部分の各要素に（γ2-γ1）を乗算した値、すなわち、行列K'の帯部分の各要素の値、は以下のようになる。すなわち、式（１４）のx1,x2,…,x15,y1,y2,…,y14,z2,z3,…,z15の各値にγ2-γ1を乗算した値が以下のxx1,xx2,…,xx15,yy1,yy2,…,yy14,zz2,zz3,…,zz15である。
               xx1 =1.11499, yy1 =-0.54272,
zz2 =-0.83414f,xx2 =1.59810f,yy2 =-0.70966,
zz3 =-0.49432, xx3 =1.38370, yy3 =-0.78076,
zz4 =-0.39319, xx4 =1.23032, yy4 =-0.67921,
zz5 =-0.39166, xx5 =1.18521, yy5 =-0.69088,
zz6 =-0.34784, xx6 =1.04839, yy6 =-0.60619,
zz7 =-0.41279, xx7 =1.13305, yy7 =-0.63247,
zz8 =-0.36450, xx8 =0.95694, yy8 =-0.53039,
zz9 =-0.43984, xx9 =1.01910, yy9 =-0.51707,
zz10=-0.40120, xx10=0.90395, yy10=-0.44594,
zz11=-0.49262, xx11=1.07345, yy11=-0.51892,
zz12=-0.41695, xx12=0.96596, yy12=-0.49247,
zz13=-0.45002, xx13=1.00336, yy13=-0.48790,
zz14=-0.46854, xx14=0.93258, yy14=-0.41927,
zz15=-0.45020, xx15=0.88783
　上記のγ1=γL=0.92、γ2=1の例のように、γ2>γ1であれば、行列K'は上記の例のように対角成分が１に近い値を取り、対角行列に隣接する成分が負の値を取る。
　逆に、γ1>γ2であれば、行列K'は下記の例のように対角成分が負の値を取り、対角行列に隣接する成分が正の値を取る。p=15、γ1=1、γ2=γL=0.92の場合の行列Kの帯部分の各要素に（γ2-γ1）を乗算した値、すなわち、行列K'の帯部分の各要素の値、は例えば以下のようになる。
                 xx1 =-0.557012055,yy1 =0.213853042,
zz2 =0.110112745,xx2 =-0.534830085,yy2 =0.2440903,
zz3 =0.149879603,xx3 =-0.522734808,yy3 =0.23494022,
zz4 =0.144479327,xx4 =-0.533013231,yy4 =0.259021145,
zz5 =0.136523255,xx5 =-0.502606738,yy5 =0.248139539,
zz6 =0.138005088,xx6 =-0.478327709,yy6 =0.244219107,
zz7 =0.133771751,xx7 =-0.467186849,yy7 =0.243988642,
zz8 =0.13667916, xx8 =-0.408737408,yy8 =0.192803054,
zz9 =0.160602461,xx9 =-0.427436157,yy9 =0.190554547,
zz10=0.147621742,xx10=-0.383087812,yy10=0.165954888,
zz11=0.18358465, xx11=-0.434034351,yy11=0.183004742,
zz12=0.166249458,xx12=-0.409482196,yy12=0.170107295,
zz13=0.162343147,xx13=-0.409804718,yy13=0.165221097,
zz14=0.178158258,xx14=-0.400869431,yy14=0.123020055,
zz15=0.171958144,xx15=-0.447472325
　γ1>γ2の場合、これは、＜変換行列Kの学習方法＞（ステップ２）では^Θ(m) γ1を
　　　^Θ(m) γ1=(^θγL (m)[1],…,^θγL (m)[p])T
とし、（ステップ４）では^Θ(m) γ2を
　　　^Θ(m) γ2=(^θγ=1 (m)[1],…,^θγ=1 (m)[p])T
とし、（ステップ５）では学習用データQに含まれる各ＬＳＰパラメータ列の組(^Θ(m) γ1,^Θ(m) γ2)について、γ1=1,γ2=γL,^Θγ1=^Θ(m) γ1,^Θγ2=^Θ(m) γ2として、式（１３ｂ）のモデルに代入し、自乗誤差基準で行列Kの係数を学習した場合に相当する。
＜第二実施形態の効果＞
　第二実施形態の符号化装置３は、第一実施形態と同様に、従来の符号化装置９における量子化済線形予測係数生成部９００、量子化済線形予測係数補正部９０５及び近似平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部９１０を、線形予測係数補正部１２５、補正済ＬＳＰ生成部１３０、補正済ＬＳＰ符号化部１３５、量子化済線形予測係数生成部１４０及び第１量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部１４５に置き換えた構成であるため、第一実施形態の符号化装置１と同様の効果を有する。すなわち、従来と同じ符号化歪であれば従来よりも符号量を小さくし、従来と同じ符号量であれば従来よりも符号化歪を小さくすることができる。
　さらに、第二実施形態の符号化装置３では、式（１８）の計算において、Kが帯行列であるため計算コストが小さい。第一実施形態の量子化済線形予測係数逆補正部１５５及び逆補正済ＬＳＰ生成部１６０をＬＳＰ線形変換部３００に置き換えたことで、第一実施形態よりも少ない演算量で、量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]の近似値の系列を生成することができる。
［第二実施形態の変形例]
　第二実施形態の符号化装置３では、フレーム毎に、時間領域での符号化を行うか周波数領域での符号化を行うかを、入力音響信号の時間変動の大きさに基づいて決定している。入力音響信号の時間変動が大きく、時間領域での符号化が選択されたフレームでも、実際には時間領域での符号化によって再構成される音響信号のほうが周波数領域での符号化によって再構成される信号よりも入力音響信号との歪を小さくできる場合も有り得る。また、入力音響信号の時間変動が小さく、時間領域での符号化が選択されたフレームでも、実際には周波数領域での符号化によって再構成される音響信号のほうが時間領域での符号化によって再構成される音響信号よりも入力音響信号との歪を小さくできる場合も有り得る。すなわち、第二実施形態の符号化装置３では、時間領域での符号化と周波数領域での符号化のうちの、入力音響信号との歪が小さくできる符号化方法を必ず選択できているわけではない。そこで、第二実施形態の変形例の符号化装置８では、フレーム毎に、時間領域での符号化と周波数領域での符号化の両方を行って、入力音響信号との歪を小さくできるほうを選択する。
＜符号化装置＞
　図１５に、第二実施形態の変形例の符号化装置８の機能構成を示す。
　符号化装置８は、第二実施形態の符号化装置３と比較して、特徴量抽出部１２０を含まず、出力部１７５の代わりに符号選択出力部３７５を含む点が異なる。
＜符号化方法＞
　図１６を参照して、第二実施形態の変形例の符号化方法を説明する。以下では、第二実施形態との相違点を中心に説明する。
　第二実施形態の変形例の符号化方法では、入力部１００と線形予測分析部１０５に加えて、ＬＳＰ生成部１１０、ＬＳＰ符号化部１１５、線形予測係数補正部１２５、補正済ＬＳＰ生成部１３０、補正済ＬＳＰ符号化部１３５、量子化済線形予測係数生成部１４０、第１量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部１４５、遅延入力部１６５、及びＬＳＰ線形変換部３００も、入力音響信号の時間変動が大きいか小さいかに関わらず、全てのフレームについて実行される。これらの各部の動作は、第二実施形態と同じである。ただし、ＬＳＰ線形変換部３００が生成した近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appは遅延入力部１６５へ入力される。
　遅延入力部１６５は、ＬＳＰ符号化部１１５から入力された量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]とＬＳＰ線形変換部３００から入力された近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appを少なくとも１フレーム分保持しておき、前のフレームにおいて符号選択出力部３７５で周波数領域の符号化方法が選択された場合（すなわち、前のフレームにおいて符号選択出力部３７５が出力した識別符号Cgが周波数領域符号化方法を示す情報である場合）には、ＬＳＰ線形変換部３００から入力された前のフレームの近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appを前のフレームの量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]として時間領域符号化部１７０に出力し、前のフレームにおいて符号選択出力部３７５で時間領域の符号化方法が選択された場合（すなわち、前のフレームにおいて符号選択出力部３７５が出力した識別符号Cgが時間領域符号化方法を示す情報である場合）には、ＬＳＰ符号化部１１５から入力された前のフレームの量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を時間領域符号化部１７０に出力する（ステップＳ１６５）。
　周波数領域符号化部１５０は、第二実施形態の周波数領域符号化部１５０と同様に周波数領域信号符号を生成して出力するとともに、周波数領域信号符号に対応する音響信号の入力音響信号に対する歪または歪の推定値を求めて出力する。歪やその推定値は、時間領域で求めても周波数領域で求めてもよい。すなわち、周波数領域符号化部１５０は、周波数領域信号符号に対応する周波数領域の音響信号系列の、入力音響信号を周波数領域に変換して得られる周波数領域の音響信号系列に対する歪または歪の推定値を求めてもよい。
　時間領域符号化部１７０は、第二実施形態の時間領域符号化部１７０と同様に時間領域信号符号を生成して出力するとともに、時間領域信号符号に対応する音響信号の入力音響信号に対する歪または歪の推定値を求める。
　符号選択出力部３７５には、周波数領域符号化部１５０が生成した周波数領域信号符号、周波数領域符号化部１５０が求めた歪または歪みの推定値、時間領域符号化部１７０が生成した時間領域信号符号、時間領域符号化部１７０が求めた歪または歪みの推定値、が入力される。
　符号選択出力部３７５は、周波数領域符号化部１５０から入力された歪または歪の推定値ほうが時間領域符号化部１７０から入力された歪または歪の推定値よりも小さい場合には、周波数領域信号符号と、周波数領域符号化方法を示す情報である識別符号Cgを出力し、周波数領域符号化部１５０から入力された歪または歪の推定値のほうが時間領域符号化部１７０から入力された歪または歪の推定値よりも大きい場合には、時間領域信号符号と、時間領域符号化方法を示す情報である識別符号Cgを出力する。周波数領域符号化部１５０から入力された歪または歪の推定値と時間領域符号化部１７０から入力された歪または歪の推定値が同じ場合には、予め定めた規則により、時間領域信号符号と周波数領域信号符号のいずれかを出力するとともに、出力する符号に対応する符号化方法を示す情報である識別符号Cgを出力する。すなわち、周波数領域符号化部１５０から入力された周波数領域信号符号と時間領域符号化部１７０から入力された時間領域信号符号のうち、符号から再構成される音響信号の入力音響信号に対する歪が小さくなるほうを出力するとともに、歪が小さくなる符号化方法を示す情報を識別符号Cgとして出力する（ステップＳ３７５）。
　なお、符号から再構成した音響信号の入力音響信号に対する歪が小さいほうを選択する構成としてもよい。この構成では、周波数領域符号化部１５０や時間領域符号化部１７０で、歪または歪の推定値に代えて、符号から音響信号を再構成して出力する。また、符号選択出力部３７５は、周波数領域信号符号と時間領域信号符号のうち、周波数領域符号化部１５０が再構成した音響信号と時間領域符号化部１７０が再構成した音響信号のうち入力音響信号に対する歪が小さいほうを出力するとともに、歪が小さくなる符号化方法を示す情報を識別符号Cgとして出力する。
　また、符号量が小さいほうを選択する構成としてもよい。この構成では、周波数領域符号化部１５０は、第二実施形態と同様に、周波数領域信号符号を出力する。また、時間領域符号化部１７０は、第二実施形態と同様に、時間領域信号符号を出力する。また、符号選択出力部３７５は、周波数領域信号符号と時間領域信号符号のうち符号量が小さいほうを出力するとともに、符号量が小さくなる符号化方法を示す情報を識別符号Cgとして出力する。
＜復号装置＞
　第二実施形態の変形例の符号化装置８が出力した符号列は、第二実施形態の符号化装置３が出力した符号列と同様に、第二実施形態の復号装置４で復号できる。
＜第二実施形態の変形例の効果＞
　第二実施形態の変形例の符号化装置８は、第二実施形態の符号化装置３と同様の効果を奏するものであり、さらに、第二実施形態の符号化装置３よりも出力する符号量を小さくする効果を奏するものである。
［第三実施形態］
　第一実施形態の符号化装置１及び第二実施形態の符号化装置３では、補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]を線形予測係数に一旦変換してから、量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^WγR[1],^WγR[2],…,^WγR[N]を計算していた。第三実施形態の符号化装置５では、補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列を線形予測係数に変換することなく、補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]から量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^WγR[1],^WγR[2],…,^WγR[N]を直接計算する。同様に、第三実施形態の復号装置６では、復号補正済ＬＳＰパラメータ列を線形予測係数に変換することなく、復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]から復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^WγR[1],^WγR[2],…,^WγR[N]を直接計算する。
＜符号化装置＞
　図１７に、第三実施形態の符号化装置５の機能構成を示す。
　符号化装置５は、第二実施形態の符号化装置３と比較して、量子化済線形予測係数生成部１４０、第１量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部１４５を含まず、代わりに第２量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部１４６を含む点が異なる。
＜符号化方法＞
　図１８を参照して、第三実施形態の符号化方法を説明する。以下では、上述の実施形態との相違点を中心に説明する。
　ステップＳ１４６において、第２量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部１４６は、補正済ＬＳＰ符号化部１３５から出力された補正済量子化済ＬＳＰパラメータ^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]を用いて、式（１９）により量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^WγR[1],^WγR[2],…,^WγR[N]を求めて出力する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000029
＜復号装置＞
　図１９に、第三実施形態の復号装置６の機能構成を示す。
　復号装置６は、第二実施形態の復号装置４と比較して、復号線形予測係数生成部２２０、第１復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部２２５を含まず、代わりに第２復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部２２６を含む。
＜復号方法＞
　図２０を参照して、第三実施形態の復号方法を説明する。以下では、上述の実施形態との相違点を中心に説明する。
　ステップＳ２２６において、第２復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部２２６は、第２量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部１４６と同様に、復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]を用いて、上記の式（１９）により、復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^WγR[1],^WγR[2],…,^WγR[N]を求めて出力する。
［第四実施形態］
　量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]は、
　　　0<^θ[1]<…<^θ[p]<π
を満たす系列である。つまり、昇順に並んだ系列である。一方、ＬＳＰ線形変換部３００で生成される近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appは近似的な変換により生成したものであるため、昇順にならないことがある。そこで、第四実施形態ではＬＳＰ線形変換部３００から出力される近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appを昇順に並べ替える処理を追加する。
＜符号化装置＞
　図２１に、第四実施形態の符号化装置７の機能構成を示す。
　符号化装置７は、第二実施形態の符号化装置５と比較して、近似ＬＳＰ系列修正部７００をさらに含む点が異なる。
＜符号化方法＞
　図２２を参照して、第四実施形態の符号化方法を説明する。以下では、上述の実施形態との相違点を中心に説明する。
　近似ＬＳＰ系列修正部７００は、ＬＳＰ線形変換部３００から出力された近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1]app,^θ[2]app,…,^θ[p]appの各値^θ[i]appを昇順に並べ替えた系列を修正近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ’[1]app,^θ’[2]app,…,^θ’[p]appとして出力する。近似ＬＳＰ系列修正部７００から出力された修正第１近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ’[1]app,^θ’[2]app,…,^θ’[p]appが、量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]として遅延入力部１６５へ入力される。
　また、単に近似量子化済ＬＳＰパラメータ列の各値を並べ替えるだけでなく、各i=1,…,p-1について|^θ[i+1]app-^θ[i]app|が所定の閾値以上となるように、各値^θ[i]appを補正した値を^θ’[i]appとしてもよい。
［変形例］
　上述の実施形態ではＬＳＰパラメータを前提として説明したが、ＬＳＰパラメータ列の代わりに、ＩＳＰパラメータ列を用いてもよい。ＩＳＰパラメータ列ISP[1],…,ISP[p]は、p-1次のＬＳＰパラメータ列とp次（最高次）のPARCOR係数kpからなる系列と等価である。つまり、
　　　ISP[i]=θ[i]  for i=1,…,p-1
　　　ISP[p]=kp
である。
　第二実施形態において、ＬＳＰ線形変換部３００への入力がＩＳＰパラメータ列である場合を例に、具体的な処理を説明する。
　ＬＳＰ線形変換部３００への入力を補正済量子化済ＩＳＰパラメータ列^ISPγR[1],^ISPγR[2],…,^ISPγR[p]とする。ここで、
　　　^ISPγR[1]=^θγR[i]
　　　^ISPγR[p]=^kp
である。^kpはkpの量子化値である。
　ＬＳＰ線形変換部３００では、以下の処理により近似量子化済ＩＳＰパラメータ列^ISP[1]app,…,^ISP[p]appを求めて出力する。
（ステップ１）^Θγ1=(^ISPγR[1],…,^ISPγR[p-1])Tとし、pをp-1に置き換えて、式（１８）を計算して、^θ[1]app,…,^θ[p-1]appを求める。
ここで、
　　　^ISP[i]app=^θ[i]app（i=1,…,p-1）
とする。
（ステップ２）以下の式で定義される^ISP[p]appを求める。
　　　^ISP[p]app=^ISPγR[p]・(1/γR)p
［第五実施形態］
　符号化装置３、５、７、８が備えるＬＳＰ線形変換部３００、復号装置４、６が備える復号ＬＳＰ線形変換部４００を、独立した周波数領域パラメータ列生成装置として構成することも可能である。
　以下では、符号化装置３、５、７、８が備えるＬＳＰ線形変換部３００、復号装置４、６が備える復号ＬＳＰ線形変換部４００を、独立した周波数領域パラメータ列生成装置として構成する例について説明する。
＜周波数領域パラメータ列生成装置＞
　第五実施形態の周波数領域パラメータ列生成装置１０は、図２３に示すように、パラメータ列変換部２０を例えば含み、周波数領域パラメータω[1],ω[2],…,ω[p]を入力とし、変換後周波数領域パラメータ~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を出力する。
　入力される周波数領域パラメータω[1],ω[2],…,ω[p]は、所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数a[1],a[2],…,a[p]に由来する周波数領域パラメータ列である。周波数領域パラメータω[1],ω[2],…,ω[p]は、例えば、従来の符号化方法で用いたＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]であってもよいし、量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]であってもよい。また、例えば、上述の各実施形態で用いた補正済ＬＳＰパラメータ列θγR[1],θγR[2],…,θγR[p]であってもよいし、補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγR[1],^θγR[2],…,^θγR[p]であってもよい。さらに、例えば、上述の変形例で説明したＩＳＰパラメータ列のような、ＬＳＰパラメータと等価な周波数領域パラメータであってもよい。また、線形予測係数a[1],a[2],…,a[p]に由来する周波数領域パラメータ列とは、線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来するＬＳＰパラメータ列、ＩＳＰパラメータ列、ＬＳＦパラメータ列、ＩＳＦパラメータ列、周波数領域パラメータω[1],ω[2]…,ω[p-1]の全てが０からπまでの間に存在し、かつ、線形予測係数列に含まれる全ての線形予測係数が０である場合には周波数領域パラメータω[1],ω[2]…,ω[p-1]が０からπまでの間に均等間隔に存在する周波数領域パラメータ列、等に代表されるような、線形予測係数列に由来する周波数領域の系列であって、予測次数と同じ個数で表されるものである。
　パラメータ列変換部２０は、ＬＳＰ線形変換部３００及び復号ＬＳＰ線形変換部４００と同様に、ＬＳＰパラメータの性質を利用して、周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2]…,ω[p-1]に近似的な線形変換を施して変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を生成する。パラメータ列変換部２０は、例えば、各i=1,2,…,pについて、以下のいずれかの方法により、変換後周波数領域パラメータ~ω[i]の値を求める。
１．ω[i]とω[i]に近接する１つまたは複数の周波数領域パラメータとの値の関係に基づく線形変換により変換後周波数領域パラメータ~ω[i]の値を求める。例えば、周波数領域パラメータ列ω[i]よりも変換後周波数領域パラメータ列~ω[i]のほうが、パラメータ値の間隔が均等間隔に近くなるように、または、均等間隔から遠くなるように、線形変換する。均等間隔に近くなるようにする線形変換は、周波数領域においてパワースペクトル包絡の振幅の凹凸を鈍らせる処理（パワースペクトル包絡を平滑化する処理）に相当する。また、均等間隔から遠くなるようにする線形変換は、周波数領域においてパワースペクトル包絡の振幅の凹凸を強調する処理（パワースペクトル包絡を逆平滑化する処理）に相当する。
２．ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i+1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i+1]に近く、かつ、ω[i+1]-ω[i]よりも~ω[i+1]-~ω[i]の方が値が小さくなるように~ω[i]を求める。また、ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i-1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i-1]に近く、かつ、ω[i]-ω[i-1]よりも~ω[i]-~ω[i-1]の方が値が小さくなるように~ω[i]を求める。これは、周波数領域においてパワースペクトル包絡の振幅の凹凸を強調する処理（パワースペクトル包絡を逆平滑化する処理）に相当する。
３．ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i+1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i+1]に近く、かつ、ω[i+1]-ω[i]よりも~ω[i+1]-~ω[i]の方が値が大きくなるように~ω[i]を求める。また、ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i-1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i-1]に近く、かつ、ω[i]-ω[i-1]よりも~ω[i]-~ω[i-1]の方が値が大きくなるように~ω[i]を求める。これは、周波数領域においてパワースペクトル包絡の振幅の凹凸を鈍らせる処理（パワースペクトル包絡を平滑化する処理）に相当する。
　例えば、パラメータ列変換部２０は、下記の式（２０）により、変換後周波数領域パラメータ~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を求めて出力する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000030
　ここで、γ1とγ2は１以下の正の係数である。式（２０）は、ＬＳＰパラメータをモデル化した式（１３）において、Θγ1=(ω[1],ω[2],…,ω[p])Tとし、Θγ2=(~ω[1],~ω[2],…,~ω[p])Tとし、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000031
 とすることで、導出することができる。この場合、周波数領域パラメータω[1],ω[2],…,ω[p]は、線形予測係数a[1],a[2],…,a[p]の各係数a[i]に係数γ1のi乗を乗じることにより補正した係数列である
　　　a[1]×(γ1),a[2]×(γ1)2,…,a[p]×(γ1)p
と等価な周波数領域のパラメータ列、もしくは、その量子化値である。また、変換後周波数領域パラメータ~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]は、線形予測係数a[1],a[2],…,a[p]の各係数a[i]に係数γ2のi乗を乗じることにより補正した係数列である
　　　a[1]×(γ2),a[2]×(γ2)2,…,a[p]×(γ2)p
と等価な周波数領域のパラメータ列を近似する系列となる。
＜第五実施形態の効果＞
　第五実施形態の周波数領域パラメータ列生成装置は、符号化装置３、５、７、８や復号装置４、６と同様に、符号化装置１や復号装置２のような周波数領域パラメータから線形予測係数を介して変換後周波数領域パラメータを求める場合よりも少ない演算量で、周波数領域パラメータから変換後周波数領域パラメータを求めることができる。
　この発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。上記実施形態において説明した各種の処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
［プログラム、記録媒体］
　上記実施形態で説明した各装置における各種の処理機能をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。
　この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
　また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
　このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
　また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

Claims (27)

  1. 　pを１以上の整数とし、a[1],a[2],…,a[p]を所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数列とし、ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来する周波数領域パラメータ列とし、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を入力として、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を求めるパラメータ列変換ステップを含み、
    　上記パラメータ列変換ステップは、
    　上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]における各~ω[i]（i=1,2,…,p）を、
    　ω[i]とω[i]に近接する１つまたは複数の周波数領域パラメータとの値の関係に基づく線形変換により変換後周波数領域パラメータ~ω[i]の値を求める
    　周波数領域パラメータ列生成方法。
  2. 　請求項１に記載の周波数領域パラメータ列生成方法であって、
    　上記線形変換は、
    上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]よりも、上記変換後周波数領域パラメータ列のほうが、パラメータ値の間隔が均等間隔に近くなるような、または、均等間隔から遠くなるような、
    線形変換である
    　周波数領域パラメータ列生成方法。
  3. 　pを１以上の整数とし、a[1],a[2],…,a[p]を所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数列とし、
    ω[1],ω[2]…,ω[p]を、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来するＬＳＰパラメータ列、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来するＩＳＰパラメータ列、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来するＬＳＦパラメータ列、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来するＩＳＦパラメータ列、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来し、かつ、ω[1],ω[2]…,ω[p-1]の全てが０からπまでの間に存在し、かつ、線形予測係数列に含まれる全ての線形予測係数が０である場合にはω[1],ω[2]…,ω[p-1]が０からπまでの間に均等間隔に存在する周波数領域パラメータ列、のいずれかとし、
    γ1及びγ2をそれぞれ１以下の正の定数である補正係数とし、Kを予め定められたp×pの帯行列とし、
    　次式により定義される変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を生成するパラメータ列変換ステップを含む
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
    　周波数領域パラメータ列生成方法。
  4. 　請求項３に記載の周波数領域パラメータ列生成方法であって、
    　上記帯行列Kは、対角要素が0以上の値であり、行方向において対角要素に隣接する要素が0以下の値である
    　周波数領域パラメータ列生成方法。
  5. 　pを１以上の整数とし、a[1],a[2],…,a[p]を所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数列とし、ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来する周波数領域パラメータ列とし、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を入力として、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を求めるパラメータ列変換ステップを含み、
    　上記パラメータ列変換ステップは、
    　上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]における各~ω[i]（i=1,2,…,p）を、
    　ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i+1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i+1]に近く、かつ、ω[i+1]-ω[i]よりも~ω[i+1]-~ω[i]の方が値が小さくなるように求め、
    　ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i-1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i-1]に近く、かつ、ω[i]-ω[i-1]よりも~ω[i]-~ω[i-1]の方が値が小さくなるように求める
    　周波数領域パラメータ列生成方法。
  6. 　pを１以上の整数とし、a[1],a[2],…,a[p]を所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数列とし、ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来する周波数領域パラメータ列とし、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を入力として、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を求めるパラメータ列変換ステップを含み、
    　上記パラメータ列変換ステップは、
    　上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]における各~ω[i]（i=1,2,…,p）を、
    　ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i+1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i+1]に近く、かつ、ω[i+1]-ω[i]よりも~ω[i+1]-~ω[i]の方が値が大きくなるように求め、
    　ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i-1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i-1]に近く、かつ、ω[i]-ω[i-1]よりも~ω[i]-~ω[i-1]の方が値が大きくなるように求める
    　周波数領域パラメータ列生成方法。
  7. 　請求項１から６のいずれかに記載の周波数領域パラメータ列生成方法であって、
    　γ1を１以下の正の定数とし、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]における各ω[i]（i=1,2,…,p）は、aγ1[i]=a[i]×(γ1)iとして、aγ1[1],aγ1[2],…,aγ1[p]と等価な周波数領域のパラメータまたはその量子化値である
    　周波数領域パラメータ列生成方法。
  8. 　請求項１から７のいずれかに記載の周波数領域パラメータ列生成方法の各ステップを含む符号化方法であって、
    　γを１以下の正の定数である補正係数とし、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を上記補正係数γを用いて補正した補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]を生成する線形予測係数補正ステップと、
    　上記補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]を用いて補正済ＬＳＰパラメータ列θγ[1],θγ[2],…,θγ[p]を生成する補正済ＬＳＰ生成ステップと、
    　上記補正済ＬＳＰパラメータ列θγ[1],θγ[2],…,θγ[p]を符号化して、補正済ＬＳＰ符号及び上記補正済ＬＳＰ符号に対応する補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を生成する補正済ＬＳＰ符号化ステップと、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]とし、γ1=γとし、γ2=1とし、上記パラメータ列変換ステップを実行することにより、上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θapp[1],^θapp[2],…,^θapp[p]として生成するＬＳＰ線形変換ステップと、
    　上記補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を線形予測係数に変換した補正済量子化済線形予測係数列^aγ[1],^aγ[2],…,^aγ[p]を生成する量子化済線形予測係数列生成ステップと、
    　上記補正済量子化済線形予測係数列^aγ[1],^aγ[2],…,^aγ[p]に対応する周波数領域の系列である量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を計算する量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算ステップと、
    　上記音信号に対応する周波数領域サンプル列X[1],X[2],…,X[N]を、上記量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を用いて符号化した周波数領域信号符号を生成する周波数領域符号化ステップと、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を用いてＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を生成するＬＳＰ生成ステップと、
    　上記ＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を符号化して、ＬＳＰ符号及び上記ＬＳＰ符号に対応する量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を生成するＬＳＰ符号化ステップと、
    　上記音信号を、前の時間区間の上記ＬＳＰ符号化ステップで得た量子化済ＬＳＰパラメータ列と、前の時間区間のＬＳＰ線形変換ステップで得た近似量子化済ＬＳＰパラメータ列のいずれかと、上記所定の時間区間の量子化済ＬＳＰパラメータ列とを用いて、符号化して時間領域信号符号を生成する時間領域符号化ステップと、
    　を含む符号化方法。
  9. 　請求項１から７のいずれかに記載の周波数領域パラメータ列生成方法の各ステップを含む符号化方法であって、
    　γを１以下の正の定数である補正係数とし、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を上記補正係数γを用いて補正した補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]を生成する線形予測係数補正ステップと、
    　上記補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]を用いて補正済ＬＳＰパラメータ列θγ[1],θγ[2],…,θγ[p]を生成する補正済ＬＳＰ生成ステップと、
    　上記補正済ＬＳＰパラメータ列θγ[1],θγ[2],…,θγ[p]を符号化して、補正済ＬＳＰ符号及び上記補正済ＬＳＰ符号に対応する補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を生成する補正済ＬＳＰ符号化ステップと、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]とし、γ1=γとし、γ2=1とし、上記パラメータ列変換ステップを実行することにより、上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θapp[1],^θapp[2],…,^θapp[p]として生成するＬＳＰ線形変換ステップと、
    　上記補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]に基づいて量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を計算する量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算ステップと、
    　上記音信号に対応する周波数領域サンプル列X[1],X[2],…,X[N]を、上記量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を用いて符号化した周波数領域信号符号を生成する周波数領域符号化ステップと、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を用いてＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を生成するＬＳＰ生成ステップと、
    　上記ＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を符号化して、ＬＳＰ符号及び上記ＬＳＰ符号に対応する量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を生成するＬＳＰ符号化ステップと、
    　上記音信号を、前の時間区間の上記ＬＳＰ符号化ステップで得た量子化済ＬＳＰパラメータ列と、前の時間区間のＬＳＰ線形変換ステップで得た近似量子化済ＬＳＰパラメータ列のいずれかと、上記所定の時間区間の量子化済ＬＳＰパラメータ列とを用いて、符号化して時間領域信号符号を生成する時間領域符号化ステップと、
    　を含む符号化方法。
  10. 　請求項８または９に記載の符号化方法であって、
    　上記周波数領域符号化ステップで生成した周波数領域信号符号と、上記時間領域符号化ステップで生成した時間領域信号符号と、のいずれかを出力する出力ステップ
    を更に有し、
    　上記時間領域符号化ステップは、
    　前の時間区間の出力ステップにおいて周波数領域信号符号が出力された場合には、前の時間区間のＬＳＰ線形変換ステップで得た近似量子化済ＬＳＰパラメータ列を用いた符号化を行い、
    　前の時間区間の出力ステップにおいて時間領域信号符号が出力された場合には、前の時間区間のＬＳＰ生成ステップで得た量子化済ＬＳＰパラメータ列を用いた符号化を行う
    符号化方法。
  11. 　請求項１から７のいずれかに記載の周波数領域パラメータ列生成方法の各ステップを含む復号方法であって、
    　入力された補正済ＬＳＰ符号を復号して復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を得る補正済ＬＳＰ符号復号ステップと、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]とし、γ1=γとし、γ2=1とし、上記パラメータ列変換ステップを実行することにより、上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を復号近似ＬＳＰパラメータ列^θapp[1],^θapp[2],…,^θapp[p]として生成する復号ＬＳＰ線形変換ステップと、
    　上記復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を線形予測係数に変換した復号補正済線形予測係数列^aγ[1],^aγ[2],…,^aγ[p]を生成する復号線形予測係数列生成ステップと、
    　上記復号補正済線形予測係数列^aγ[1],^aγ[2],…,^aγ[p]に対応する周波数領域の系列である復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を計算する復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算ステップと、
    　入力された周波数領域信号符号を復号して得られた周波数領域信号列と、上記復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]とを用いて復号音響信号を生成する周波数領域復号ステップと、
    　入力されたＬＳＰ符号を復号して復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を得るＬＳＰ符号復号ステップと、
    　入力された時間領域信号符号を復号し、前の時間区間の上記ＬＳＰ符号復号ステップで得た復号ＬＳＰパラメータ列と、前の時間区間の上記ＬＳＰ線形変換ステップで得た復号近似ＬＳＰパラメータ列のいずれかと、上記所定の時間区間の復号ＬＳＰパラメータ列とを用いて合成して、復号音響信号を生成する時間領域復号ステップと、
    　を含む復号方法。
  12. 　請求項１から７のいずれかに記載の周波数領域パラメータ列生成方法の各ステップを含む復号方法であって、
    　入力された補正済ＬＳＰ符号を復号して復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を得る補正済ＬＳＰ符号復号ステップと、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]とし、γ1=γとし、γ2=1とし、上記パラメータ列変換ステップを実行することにより、上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を復号近似ＬＳＰパラメータ列^θapp[1],^θapp[2],…,^θapp[p]として生成する復号ＬＳＰ線形変換ステップと、
    　上記復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]に基づいて復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を計算する復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算ステップと、
    　入力された周波数領域信号符号を復号して得られた周波数領域信号列と、上記復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]とを用いて復号音響信号を生成する周波数領域復号ステップと、
    　入力された周波数領域信号符号を復号して得られた周波数領域信号列と、上記復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]とを用いて復号音響信号を生成する周波数領域復号ステップと、
    　入力されたＬＳＰ符号を復号して復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を得るＬＳＰ符号復号ステップと、
    　入力された時間領域信号符号を復号し、前の時間区間の上記ＬＳＰ符号復号ステップで得た復号ＬＳＰパラメータ列と、前の時間区間の上記ＬＳＰ線形変換ステップで得た復号近似ＬＳＰパラメータ列のいずれかと、上記所定の時間区間の復号ＬＳＰパラメータ列とを用いて合成して、復号音響信号を生成する時間領域復号ステップと、
    　を含む復号方法。
  13. 　pを１以上の整数とし、a[1],a[2],…,a[p]を所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数列とし、ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来する周波数領域パラメータ列とし、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を入力として、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を求めるパラメータ列変換部を含み、
    　上記パラメータ列変換部は、
    　上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]における各~ω[i]（i=1,2,…,p）を、
    　ω[i]とω[i]に近接する１つまたは複数の周波数領域パラメータとの値の関係に基づく線形変換により変換後周波数領域パラメータ~ω[i]の値を求める
    　周波数領域パラメータ列生成装置。
  14. 　pを１以上の整数とし、a[1],a[2],…,a[p]を所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数列とし、
    ω[1],ω[2]…,ω[p]を、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来するＬＳＰパラメータ列、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来するＩＳＰパラメータ列、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来するＬＳＦパラメータ列、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来するＩＳＦパラメータ列、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来し、かつ、ω[1],ω[2]…,ω[p-1]の全てが０からπまでの間に存在し、かつ、線形予測係数列に含まれる全ての線形予測係数が０である場合にはω[1],ω[2]…,ω[p-1]が０からπまでの間に均等間隔に存在する周波数領域パラメータ列、のいずれかとし、
    γ1及びγ2をそれぞれ１以下の正の定数である補正係数とし、Kを予め定められたp×pの帯行列とし、
    　次式により定義される変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を生成するパラメータ列変換部を含む
    Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
    　周波数領域パラメータ列生成装置。
  15. 　請求項１４に記載の周波数領域パラメータ列生成装置であって、
    　上記帯行列Kは、対角要素が0以上の値であり、行方向において対角要素に隣接する要素が0以下の値である
    　周波数領域パラメータ列生成装置。
  16. 　pを１以上の整数とし、a[1],a[2],…,a[p]を所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数列とし、ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来する周波数領域パラメータ列とし、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を入力として、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を求めるパラメータ列変換部を含み、
    　上記パラメータ列変換部は、
    　上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]における各~ω[i]（i=1,2,…,p）を、
    　ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i+1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i+1]に近く、かつ、ω[i+1]-ω[i]よりも~ω[i+1]-~ω[i]の方が値が小さくなるように求め、
    　ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i-1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i-1]に近く、かつ、ω[i]-ω[i-1]よりも~ω[i]-~ω[i-1]の方が値が小さくなるように求める
    　周波数領域パラメータ列生成装置。
  17. 　pを１以上の整数とし、a[1],a[2],…,a[p]を所定の時間区間の音信号を線形予測分析して得られる線形予測係数列とし、ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]に由来する周波数領域パラメータ列とし、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を入力として、変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を求めるパラメータ列変換部を含み、
    　上記パラメータ列変換部は、
    　上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]における各~ω[i]（i=1,2,…,p）を、
    　ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i+1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i+1]に近く、かつ、ω[i+1]-ω[i]よりも~ω[i+1]-~ω[i]の方が値が大きくなるように求め、
    　ω[i]がω[i+1]とω[i-1]との中点よりもω[i-1]に近い場合には、~ω[i]が~ω[i+1]と~ω[i-1]との中点よりも~ω[i-1]に近く、かつ、ω[i]-ω[i-1]よりも~ω[i]-~ω[i-1]の方が値が大きくなるように求める
    　周波数領域パラメータ列生成装置。
  18. 　請求項１３から１７のいずれかに記載の周波数領域パラメータ列生成装置の各部を含む符号化装置であって、
    　γを１以下の正の定数である補正係数とし、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を上記補正係数γを用いて補正した補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]を生成する線形予測係数補正部と、
    　上記補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]を用いて補正済ＬＳＰパラメータ列θγ[1],θγ[2],…,θγ[p]を生成する補正済ＬＳＰ生成部と、
    　上記補正済ＬＳＰパラメータ列θγ[1],θγ[2],…,θγ[p]を符号化して、補正済ＬＳＰ符号及び上記補正済ＬＳＰ符号に対応する補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を生成する補正済ＬＳＰ符号化部と、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]とし、γ1=γとし、γ2=1とし、上記パラメータ列変換部を実行することにより、上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θapp[1],^θapp[2],…,^θapp[p]として生成するＬＳＰ線形変換部と、
    　上記補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を線形予測係数に変換した補正済量子化済線形予測係数列^aγ[1],^aγ[2],…,^aγ[p]を生成する量子化済線形予測係数列生成部と、
    　上記補正済量子化済線形予測係数列^aγ[1],^aγ[2],…,^aγ[p]に対応する周波数領域の系列である量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を計算する量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部と、
    　上記音信号に対応する周波数領域サンプル列X[1],X[2],…,X[N]を、上記量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を用いて符号化した周波数領域信号符号を生成する周波数領域符号化部と、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を用いてＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を生成するＬＳＰ生成部と、
    　上記ＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を符号化して、ＬＳＰ符号及び上記ＬＳＰ符号に対応する量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を生成するＬＳＰ符号化部と、
    　上記音信号を、前の時間区間の上記ＬＳＰ符号化ステップで得た量子化済ＬＳＰパラメータ列と、前の時間区間のＬＳＰ線形変換ステップで得た近似量子化済ＬＳＰパラメータ列のいずれかと、上記所定の時間区間の量子化済ＬＳＰパラメータ列とを用いて、符号化して時間領域信号符号を生成する時間領域符号化部と、
    　を含む符号化装置。
  19. 　請求項１３から１７のいずれかに記載の周波数領域パラメータ列生成装置の各部を含む符号化装置であって、
    　γを１以下の正の定数である補正係数とし、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を上記補正係数γを用いて補正した補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]を生成する線形予測係数補正部と、
    　上記補正済線形予測係数列aγ[1],aγ[2],…,aγ[p]を用いて補正済ＬＳＰパラメータ列θγ[1],θγ[2],…,θγ[p]を生成する補正済ＬＳＰ生成部と、
    　上記補正済ＬＳＰパラメータ列θγ[1],θγ[2],…,θγ[p]を符号化して、補正済ＬＳＰ符号及び上記補正済ＬＳＰ符号に対応する補正済ＬＳＰパラメータ列の各値を量子化した補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を生成する補正済ＬＳＰ符号化部と、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]とし、γ1=γとし、γ2=1とし、上記パラメータ列変換部を実行することにより、上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を近似量子化済ＬＳＰパラメータ列^θapp[1],^θapp[2],…,^θapp[p]として生成するＬＳＰ線形変換部と、
    　上記補正済量子化済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]に基づいて量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を計算する量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部と、
    　上記音信号に対応する周波数領域サンプル列X[1],X[2],…,X[N]を、上記量子化済平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を用いて符号化した周波数領域信号符号を生成する周波数領域符号化部と、
    　上記線形予測係数列a[1],a[2],…,a[p]を用いてＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を生成するＬＳＰ生成部と、
    　上記ＬＳＰパラメータ列θ[1],θ[2],…,θ[p]を符号化して、ＬＳＰ符号及び上記ＬＳＰ符号に対応する量子化済ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を生成するＬＳＰ符号化部と、
    　上記音信号を、前の時間区間の上記ＬＳＰ符号化ステップで得た量子化済ＬＳＰパラメータ列と、前の時間区間のＬＳＰ線形変換ステップで得た近似量子化済ＬＳＰパラメータ列のいずれかと、上記所定の時間区間の量子化済ＬＳＰパラメータ列とを用いて、符号化して時間領域信号符号を生成する時間領域符号化部と、
    　を含む符号化装置。
  20. 　請求項１３から１７のいずれかに記載の周波数領域パラメータ列生成装置の各部を含む復号装置であって、
    　入力された補正済ＬＳＰ符号を復号して復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を得る補正済ＬＳＰ符号復号部と、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]とし、γ1=γとし、γ2=1とし、上記パラメータ列変換部を実行することにより、上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を復号近似ＬＳＰパラメータ列^θapp[1],^θapp[2],…,^θapp[p]として生成する復号ＬＳＰ線形変換部と、
    　上記復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を線形予測係数に変換した復号補正済線形予測係数列^aγ[1],^aγ[2],…,^aγ[p]を生成する復号線形予測係数列生成部と、
    　上記復号補正済線形予測係数列^aγ[1],^aγ[2],…,^aγ[p]に対応する周波数領域の系列である復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を計算する復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部と、
    　入力された周波数領域信号符号を復号して得られた周波数領域信号列と、上記復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]とを用いて復号音響信号を生成する周波数領域復号部と、
    　入力されたＬＳＰ符号を復号して復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を得るＬＳＰ符号復号部と、
    　入力された時間領域信号符号を復号し、前の時間区間の上記ＬＳＰ符号復号部で得た復号ＬＳＰパラメータ列と、前の時間区間の上記ＬＳＰ線形変換ステップで得た復号近似ＬＳＰパラメータ列のいずれかと、上記所定の時間区間の復号ＬＳＰパラメータ列とを用いて合成して、復号音響信号を生成する時間領域復号部と、
    　を含む復号装置。
  21. 　請求項１３から１７のいずれかに記載の周波数領域パラメータ列生成装置の各部を含む復号装置であって、
    　入力された補正済ＬＳＰ符号を復号して復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]を得る補正済ＬＳＰ符号復号部と、
    　上記周波数領域パラメータ列ω[1],ω[2],…,ω[p]を上記復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]とし、γ1=γとし、γ2=1とし、上記パラメータ列変換部を実行することにより、上記変換後周波数領域パラメータ列~ω[1],~ω[2],…,~ω[p]を復号近似ＬＳＰパラメータ列^θapp[1],^θapp[2],…,^θapp[p]として生成する復号ＬＳＰ線形変換部と、
    　上記復号補正済ＬＳＰパラメータ列^θγ[1],^θγ[2],…,^θγ[p]に基づいて復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]を計算する復号平滑化済パワースペクトル包絡系列計算部と、
    　入力された周波数領域信号符号を復号して得られた周波数領域信号列と、上記復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]とを用いて復号音響信号を生成する周波数領域復号部と、
    　入力された周波数領域信号符号を復号して得られた周波数領域信号列と、上記復号平滑化済パワースペクトル包絡系列^Wγ[1],^Wγ[2],…,^Wγ[N]とを用いて復号音響信号を生成する周波数領域復号部と、
    　入力されたＬＳＰ符号を復号して復号ＬＳＰパラメータ列^θ[1],^θ[2],…,^θ[p]を得るＬＳＰ符号復号部と、
    　入力された時間領域信号符号を復号し、前の時間区間の上記ＬＳＰ符号復号ステップで得た復号ＬＳＰパラメータ列と、前の時間区間の上記ＬＳＰ線形変換ステップで得た復号近似ＬＳＰパラメータ列のいずれかと、上記所定の時間区間の復号ＬＳＰパラメータ列とを用いて合成して、復号音響信号を生成する時間領域復号部と、
    　を含む復号装置。
  22. 　請求項１から７のいずれかに記載の周波数領域パラメータ列生成方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
  23. 　請求項８から１０のいずれかに記載の符号化方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
  24. 　請求項１１または１２に記載の復号方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
  25. 　請求項１から７のいずれかに記載の周波数領域パラメータ列生成方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  26. 　請求項８から１０のいずれかに記載の符号化方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
  27. 　請求項１１または１２に記載の復号方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
PCT/JP2015/054135 2014-04-24 2015-02-16 周波数領域パラメータ列生成方法、符号化方法、復号方法、周波数領域パラメータ列生成装置、符号化装置、復号装置、プログラム及び記録媒体 Ceased WO2015162979A1 (ja)

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